各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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# 云硬盘的类型 labels: failure-domain.beta.kubernetes.io/region: <your_region> # 替换为您待部署应用的节点所在的区域 failure-domain.beta.kubernetes.io/zone:

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Standard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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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界面左侧是声音制作页面，右侧为声音制作流程。声音制作录制教程，可以帮助用户快速制作声音。 图1 定制声音 在“华为模型”页签，配置声音制作参数。 界面操作详情，如表1所示。 表1 界面操作说明 区域 说明 声音制作方式 MetaStudio提供下述声音制作方式： 基础版声音制作：需

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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password: Enter the new password again: 输入两次私钥文件的保护密码，替换证书成功。 执行sh agent_start.sh命令，启动客户端。 Windows系统替换 服务器 证书操作步骤 登录已安装客户端的Windows服务器。 打开命令行窗口，进入“安装路径\bin”目录。

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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一次只能选择一个节点进行替换。 节点替换过程会按照原节点的ID、IP地址、规格、AZ等信息重建节点。 节点替换过程中不会保留手动操作。例如被替换的节点手动加过回程路由，那么节点替换完成后，需要重新添加回程路由。 当替换的是数据节点或冷数据节点时，需要确认集群或节点是否满足以下条件。 替换数据节点

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共享音频材料别人听不见声音？ 共享的时候需要高级设置中选择包含音频。 父主题： 会议

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图2 上传音频 检查违规音频替换结果（音频合规不会替换），替换后的音频为一段10秒的无声音频。 图3 违规音频替换 选择桶 audio-result-obs（实际桶名称以部署指定参数为准），查看原始音频转储结果和审核日志（音频合规：无操作；需要人工复核：上传审核日志）。 图4 原始音频和审核日志

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题： 配置类

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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任意（自动转为String） 是 需要被替换的值。 old 任意（自动转为String） 是 需要被替换的字符串。 new 任意（自动转为String） 是 替换后新的字符串。 count Number 否 替换次数，可选项。如果不设置count，则表示替换所有。 返回结果 替换后的新字符串。 函数示例

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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