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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数据量很少，可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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排队提醒内容：自定义客户呼入需要排队时的提醒内容。 机器人设置 默认关闭。开关开启，则默认先接入机器人进行对话。需配置以下参数： 更换头像：可更换机器人头像。 名字：为机器人添加名字。 性别：为机器人添加性别。 机器人接入码：从智能IVR中选择配置好的机器人接入码。 默认回复语：当机器人不能识别客户语意，自定义回复语。

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排队提醒内容：自定义客户呼入需要排队时的提醒内容。 机器人设置 默认关闭。开关开启，则默认先接入机器人进行对话。需配置以下参数： 更换头像：可更换机器人头像。 名字：为机器人添加名字。 性别：为机器人添加性别。 机器人接入码：从智能IVR中选择配置好的机器人接入码。 默认回复语：当机器人不能识别客户语意，自定义回复语。

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安装和使用IB驱动自带的Open MPI 操作场景 本节操作指导用户在BMS上安装和使用IB驱动自带的Open MPI（以版本4.0.2a1为例）。 对于集群中的每台BMS，都需要执行该操作。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 操作步骤 查询是否安装了IB驱动 执行以下命令，查询是否已成功安装IB驱动。

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安装和使用IB驱动自带的Open MPI 操作场景 该任务指导用户在鲲鹏BMS集群上运行IB驱动自带的MPI应用（以版本4.0.2a1为例）。 前提条件 已配置BMS集群间互相免密登录。 集群中所有的BMS，均已安装IB驱动自带的OpenMPI。 操作步骤 关闭防火墙。 登录集群中任意一台BMS。

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。

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API概览 CBS服务提供了如下接口，方便用户使用对话机器人。 表1 接口说明 接口类型 说明 问答机器人在线问答接口 主要功能接口：问答请求、问答统计、获取问题提示、问答满意度评价、问答转人工、单轮问答（即将下线）的接口。 历史API接口：问答会话（仅支持老用户）。

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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程之间的数据关系，设计好差评业务包含人员与办事评价关联信息、评价打分项信息、评价基本信息、评价详细信息、评价模板信息、评价来源-热线信息、差评处理信息、参与办件的政务人员信息、评价来源-办件信息、评价来源-调研问卷信息、评价模板与评价选项对应关系等逻辑实体。 表3 好差评L1-L4确认表

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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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