中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据学习 更多内容
  • 获取横向联邦学习作业详情

    获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /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

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  • 使用Moodle搭建在线学习系统

    使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统,它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统,采用Docker部署,已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。 父主题: 模型微调训练类问题

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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现的数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供的报告导出功能获取相关数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入、后期维护成本高; 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多,数据壁垒高,业务全生命周期数据无法有效整合; 传统管治服务重线下排查,准确率和时效性低,个人经验要求高,管治效果差,投入,成效低。 传统环境行业重机理微观分析,并无智能

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  • 大模型开发基本流程介绍

    模型开发基本流程介绍 模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于 自然语言处理 (NLP)等领域。开发一个模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。

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  • 大模型微调训练类问题

    模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 如何调整训练参数,使盘古模型效果最优 如何判断盘古模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古模型效果最优 为什么微调后的盘古模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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  • AI开发基本概念

    目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同,聚类分析数据对象,而不考虑已知的类标号(一般训练数据中不提供类标号)。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类

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  • 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护

    如何对盘古模型的安全性展开评估和防护 盘古模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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  • 初识Astro低代码平台

    Astro低代码平台总览页面,在总览页面可以从常用模板开始,体验您的自动化之旅,也可以学习Astro产品,为您的工作提速、增效。 Flow 自动化工作流,您的智能业务流程定制专家。 Canvas 可视化屏,为您提供多端数据驾驶舱观感体验。更多介绍,请参见《Astro屏应用 用户指南》。 Zero 轻应用,通过该平

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  • 功能特性

    型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据学习,保证数据

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  • 场景介绍

    Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对模型输出的精确把控,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

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  • 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习

    使用规则构建的优点是快速且成本低,缺点是数据多样性较低。 基于模型的数据泛化:您可以通过调用模型(比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型)来获取有监督场景。一个比较常见的方法是,将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片,让模型基于这个片段生成问答对,再将段落、问题和答案三者组装为有监督数据。使用模型

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  • 如何获得微认证的学习材料?

    如何获得微认证的学习材料? 华为云开发者学堂提供在线的视频课程,对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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  • 值班响应大屏

    在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全屏”,进入安全屏页面。 图2 进入安全屏页面 单击值班响应屏右下角的“播放”,进入值班响应屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 值班响应屏总览 展示未处理告警、事件、漏洞、基线的总数。 表1 值班响应屏总览 参数名称 统计周期

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  • ALM-257564679 学习到动态mac地址个数达到上限

    删除不需要的MAC,或者在VLAN视图下执行命令mac-address limit 将限制数调。 参考信息 无 父主题: LSW设备告警

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  • 大企业IT治理架构

    越多。企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响,以下是一个典型的企业IT治理架构,由于图片空间有限,该架构图中没有列出全部的层级,如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础,将其映射到华为云上有效运转起来。

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  • 开通综合大屏

    若购买的按需资源后,需长期使用综合屏功能,可在综合屏管理页面,单击“转包周期”,将资源计费模式转为包年/包月,详细说明请参见按需转包周期。 若购买的包周期综合屏即将到期或已经到期,可在综合屏管理页面,单击“续费”,延长当前包周期资源的使用期限,详细说明请参见续费。 若不再使用综合屏功能,可在

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  • 导入导出大屏

    在“我的大屏”页面,找到需要导出的屏,将鼠标移至该屏图标上,然后单击导出按钮导出屏。 图1 导出屏 导入屏 登录 DLV 控制台。 在“我的屏”页面的右上角,单击“导入屏”按钮,然后选择之前导出的屏,单击“打开”完成大屏的导入。 若导入成功,控制台右上角会打印提示信息“导入屏成功”。 图2

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  • 大屏分享协作

    在协同授权配置页面编辑屏权限。 选择授予的权限。 编辑授权:打开后可赋予成员编辑权限,支持创建、编辑、替换和删除屏,同时支持基于屏进行数据分析。 开启屏的编辑权限,默认关联开启屏的使用/查看权限。 导出授权:打开后可赋予成员使用权限。支持对屏的分析,同时支持基于屏进行数据分析。

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