AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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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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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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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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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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部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应用可

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部署后的AI应用是如何收费的？ ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同，部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时，根据数据集大小评估模型的计算节点个数，根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应用可

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收藏资产中心预置的AI应用 支持收藏平台资产中心预置的AI应用。将自己关注的AI应用收藏后，可便捷地在收藏列表中查看应用详情及体验Agent。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 收藏资产中心预置AI应用 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。

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已 注册华为账号 并开通华为云。 已实名认证华为账号。 使用AI原生应用引擎前请检查账号状态，确保账号未处于欠费或冻结状态。 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。 步骤一：创建微调数据集 数据集是模型微调的基础，AI原生应用引擎统一纳管训练模型的数据集，将分

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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