在当前应用关联的实例中，根据实际业务选择实例。 在需要生成产品的 API服务 所在行单击“生成产品”。 填写产品基本信息。 在“添加版本和API”区域，选择是否创建产品版本，版本号、实例和API服务，勾选API。 只有已部署到RELEASE环境中的API，才能被添加到API产品中。 每个API仅能被添加到一个API产品，无法同时添加到多个产品中。

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语言生成 文本摘要 在不改变文档语义的情况下总结出文档的主要内容。可应用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要生成等场景。 诗歌生成 根据用户输入的诗歌主题，自动赋诗。生成的诗歌种类多样，言简意深，对仗工整，平仄协调。用户不仅可以指定诗歌类型（五言绝句、七言

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生成瓦片 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 添加数据集至地图中 图2 添加 右键数据集，选择生成瓦片 图3 添加 单击生成瓦片，瓦片生成成功 图4 生成瓦片 浏览生成后的瓦片，浏览正常 图5 浏览 父主题： 二三维一体化桌面GIS软件

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生成视频 形象设置 播报设置 视频设置 音频设置 父主题： 多模态播报机器人

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数据生成 数据生成技术简介 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可

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值为生成UUID函数。 请求头 如下图所示，请求头中参数“time”的值为生成UUID函数。 请求体 如下图所示，请求体中应用了生成UUID函数。 检查点属性 如下图所示，检查点属性“result”的目标值为生成UUID函数。 if判断 如下图所示，if判断的目标值为生成UUID函数。

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进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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步骤二：创建模型微调流水线 模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型微调-SFT局部调优资源，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。

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风格化照片建模生成的模型文件是什么格式？ 风格化照片建模生成Glb格式的模型文件。 父主题： 照片建模

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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dation data进行模型评估。 checkpoint 可选 string 预训练模型路径，默认为None。当基于learner.fit完成训练且该参数为None，则基于训练后的模型参数进行评估。若指定checkpoint路径，则加载对应路径的模型参数进行评估。 gpu_ids

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实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megat

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题：

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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报告生成&提交审核 用例执行人可以在报告预览页面生成报告。 在报告预览页面可指定本次测试的测试工具，测试工具信息将会在报告中呈现。 在测试总结输入框中输入测试总结，或点击【一键生成测试总结】，点击【生成报告】按钮，即可生成报告（包含word和excel格式）。点击报告下载链接可以将报告下载到本地。

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生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数

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