知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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Kit上都能运行。 解决方法 如果需要在HiLens Studio上加载模型，请在使用模型之前，在HiLens Studio中进行模型转换，详细操作请见导入/转换模型。 升级后的HiLens Studio使用模型配置文件兼容不同版本的模型，适配新版本HiLens Studio详情请参见适配新版本HiLens

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不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次

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用户需要为此付费，计费方式同请求处理函数。 应用场景 多个请求处理可以共享的业务逻辑适合放到初始化函数，以降低函数时延，例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建。 前提条件 已创建函数。 初始化函数 登录 函数工作流 控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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model_path) 初始化方法，适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等（pytorch和caffe类型模型必须重写，实现模型加载逻辑）。 __init__(self, model_path) 初始化方法，适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径（self.model_p

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功

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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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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进

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加载CarbonData表数据 操作场景 CarbonData table创建成功后，可使用LOAD DATA命令在表中加载数据，并可供查询。触发数据加载后，数据以CarbonData格式进行编码，并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供

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CMake工程加载 CodeArts IDE for C/C++识别到打开的工程为CMake工程时（默认为Debug模式），将自动完成以下操作： 生成cmake-build-debug目录，该目录中有compile_commands.json 文件，.cmake目录，CMakeFiles目录和CMakeCache

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加载CarbonData表数据 操作场景 CarbonData table创建成功后，可使用LOAD DATA命令在表中加载数据，并可供查询。触发数据加载后，数据以CarbonData格式进行编码，并将多维列式存储格式文件压缩后复制到存储CarbonData文件的HDFS路径下供

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骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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大规模AI（Actor）同时执行更多的策略，缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能（全系C类型）该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner：学习集群，一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor：采用竞享实例提供CPU，每个线程作为一个AI玩家，用于测试策略的执行效果

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、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。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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参数设置，重新选择使用的模型，或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据

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