001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"

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001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"

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0001\",\"placeholder_cn\":\"更新参数的学习率\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"eval_frequence\",\"value\":\"1\",\"placeholder_cn\

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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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workflow as wf wf.Placeholder(name="placeholder_list", placeholder_type=wf.PlaceholderType.LIST, default=[1, 2], placeholder_format="int", de

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<input type="number" value="" placeholder="请输入id" id="InputId" /> <input type="text" value="" placeholder="请输入名称" id="InputName">

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data.OBSOutputConfig(obs_path=wf.Placeholder(name="train_url", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, placeholder_format="obs",description=mrs

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SWRImagePlaceholder(name="placeholder_name") # 定义模型名称参数 model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType

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str code_dir 代码目录 否 str、Placeholder、Storage boot_file 启动文件 否 str、Placeholder、Storage command 启动命令 否 str、Placeholder parameters 算法超参 否 AlgorithmParameters的列表

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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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创建Workflow服务部署节点 功能介绍 通过对ModelArts服务管理能力的封装，实现Workflow新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下： 将模型部署为一个Web Service。 更新已有服务，支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点，ServiceStep结构如下

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dataset_output_path = wf.Placeholder(name="dataset_placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, placeholder_format="obs") # 定义数据集名称参数

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) # 训练资源规格信息 ) # 定义模型名称参数 model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR) # 定义条件对象 condition_lt

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depend_steps=[condition_step] ) # 定义模型名称参数 model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR) model_step = wf

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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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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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input_dataset") # 定义标注任务的名称参数 task_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR) labeling = wf.steps

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LabelTaskPlaceholder(name="label_task_placeholder_name") # 定义训练验证切分比参数 train_ration = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf.PlaceholderType

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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