rank rank函数用于计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式

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rank rank函数用于计算一个值在一组值中的排位。如果出现并列的情况，RANK函数会在排名序列中留出空位。 使用限制 窗口函数的使用限制如下： 窗口函数只能出现在select语句中。 窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。 窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。 命令格式

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。 python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools

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合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。 python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools

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quorumpeer实例IP地址可登录集群的 FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，例如端口号为2181。 例如执行以下命令：

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quorumpeer实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，例如端口号为2181。 例如执行以下命令：

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合并不同机器的global rank_table(可选) 如果分离部署在多台机器，获取每台机器的rank_table后，合并各个机器的global rank_table得到完整的global rank_table。 python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/pd_ranktable_tools

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finetune_full_multi.sh 参数说 NODE_NUM：机器数量。 NODE_RANK：机器rank num，主机为0，其余递增。 MASTER_ADDR：主机IP地址。 GPUS: 每台机器npu卡数 PER_DEVICE_BATCH_SIZE：每张卡batch

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demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 单机启动 一般小于等于14B模型可选择单机启动，操作过程

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quorumpeer实例IP地址可登录集群的FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，例如端口号为2181。 例如执行以下命令：

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 7 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和Llama2-13B

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demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 执行单机启动命令（可选） 一般小于等于14B模型可选择单

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_20b_dynamic_res_2nd_finetune_full_multi.sh 参数说明： NODE_NUM：机器数量。 NODE_RANK：机器rank num，主机为0，其余递增。 MASTER_ADDR：主机IP地址。 训练成功如下图所示。 图1 训练成功 父主题：

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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