0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/

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产品优势 电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试

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2019-10-30 JupyterLab环境编辑界面的菜单优化，对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节： Notebook开发 创建超参优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题： 用户指南

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自动录制 启动自动录制 停止自动录制 父主题： 服务端API参考

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自动编号 自动编号用于为每一条记录自动生成一个自定义格式的编号。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“自动编号”组件至表单设计区域，如图1。 图1 自动编号 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 编号模式：选择编号模式，如默认或自定义。默认格式为从1开始的递增序号，例如1

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自动补全 KooCLI开启自动补全后，在输入命令时使用“Tab”键，会根据已有命令提示其待补全的内容。 开启自动补全功能： hcloud auto-complete on hcloud auto-complete on 开启成功!自动补全仅支持bash,若未生效请执行`bash`命令

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单击应用列表“操作”列的“开启自动授权”。 在弹出的确认框中，单击“确定”。 图1 开启自动授权 自动授权开启后，“成员授权”按钮置灰，手动授权功能不可用。 关闭自动授权 开启自动授权后，单击应用列表“操作”列的“关闭自动授权”。 在弹出的确认框中，单击“确定”。 图2 关闭自动授权 自动授权关闭后

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参数说明：控制是否启动数据库自动清理进程（autovacuum）。自动清理进程运行的前提是将track_counts设置为on。 参数类型：SIGHUP 取值范围：布尔型 on表示开启数据库自动清理进程。 off表示关闭数据库自动清理进程。 默认值：on 如系统在故障恢复后，需具备自动清理两阶段事

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 系统自动清理线程（autovacuum）包含VACUUM和ANALYZE两个过程。两次autovacuum的执行间隔时间为参数auto

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自动转发 用户可添加自动转发的邮箱，默认所有转发的邮件都将保存在原邮箱中。添加后，该邮箱收到的邮件都会自动转到设定的自动转发邮箱中，至多可添加15个自动转发邮箱地址。 成功添加后，1小时内原邮箱会收到设定了自动转发通知邮件，如下所示： 设定的自动转发邮箱会收到原邮箱的邮件内容，且注明是由原邮箱转发的邮件：

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自动清理 系统自动清理线程（autovacuum）自动执行VACUUM和ANALYZE命令，回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。 autovacuum 参数说明：控制数据库自动清理线程（autovacuum）的启动。自动清理线程运行的前提是将track_counts设置为on。

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必选 回调方法的入参请参考表3 表3 回调方法的入参 参数名 类型 描述 description String 当前请求描述。 result Number 查询结果。0表示成功，其他表示失败。 rsp Number 内部消息编号。 errMsg String 错误信息 回调方法的入参示例：

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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lArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精度需求，模型通

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发效率。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关

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C# SDK使用说明 操作场景 使用C#语言调用APP认证的API时，您需要先获取SDK，然后打开SDK包中的工程文件，最后参考API调用示例调用API。 前提条件 已获取API的调用信息，具体请参见开发准备。 已安装C#开发语言环境，具体请参见开发准备。 获取SDK 旧版界面：登录ROMA

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C# SDK使用说明 操作场景 使用C#语言进行后端服务签名时，您需要先获取SDK，然后打开工程，最后参考校验后端签名示例校验签名是否一致。 C# SDK仅支持hmac类型的后端服务签名。 前提条件 已在控制台创建签名密钥，并绑定API，具体请参见配置后端服务的签名校验。 已获取

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Python客户端使用说明 本文以Linux CentOS环境为例，介绍Python版本的RabbitMQ客户端连接指导，包括RabbitMQ客户端安装，以及生产、消费消息。 使用前请参考收集连接信息收集RabbitMQ所需的连接信息。 准备环境 Python 一般系统预装了Py

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MQTT使用指导 使用MQTT.fx调测 Java Demo使用说明 Python Demo使用说明 Android Demo使用说明 C Demo使用说明 C# Demo使用说明 Node.js Demo使用说明 MQTT over WebSocket 使用说明 父主题： 设备侧开发

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Go SDK使用说明 操作场景 使用Go语言调用APP认证的API时，您需要先获取SDK，然后新建工程，最后参考调用API示例调用API。 前提条件 已获取API的调用信息，具体请参见开发准备。 已安装开发工具和Go开发语言环境，具体请参见开发准备。 已在IntelliJ IDE

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