人脸识别服务 FRS

模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法

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需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集实例：从下拉框中选择训练数据“fcn_yahoo_train”。 单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定训练数据。 运行成功后，可以查看训练数据，如图1所示。 图1 查看训练数据 单击界面左下角的“数据预处理”。

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设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。

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、状态、组织共享、操作等信息。 图2 查看属性模型列表 查看模型指标 查看loss值：loss代表模型训练的损失变化。 单击相应模型操作列的“查看loss”即可查看相应的训练集Loss。 删除模型：单击相应模型操作列的“删除”，在弹窗中单击“确定”，即可删除掉对应的模型。 查看评

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ver的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的，对模型权重进行学习调整。从而针对特定任务达到预期效果。 微调训练与预训练任务的区别主要包括： 使用的数据不同，微调使用的是指令数据集，在处理数据集时需要将--handler-name

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人脸识别 认证注意事项 请使用前置摄像头，录制3秒左右的人脸视频，同时在录制过程中，需点头1次（点头幅度在15°~30°为宜）。视频录制成功后，系统进行活体检测及 人证核身 校验，校验通过立即完成认证。 请不要试图用影像资料代替真人视频进行实名认证，否则系统会自动判定并对非真实本人的认

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学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。 父主题： 使用自动学习实现文本分类

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云手机支持人脸识别吗？ 因云手机不支持摄像头功能，所以无法人脸识别。 父主题： 咨询类

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发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题：

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用户查询自己的信息 描述 企业用户通过该接口查询自己的信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v1/usg/dcs/member 传输协议 HTTPS 请求参数 表2 参数说明 参数 是否必须 类型 位置

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ze设置为50000即可。 Q: 遇到数据库死锁了怎么办？ A：通常出现死锁大致分为行锁死锁和分布式死锁。 行锁：该场景通常为同一主键数据的并发更新造成行锁，该情况可以通过对数据做key by解决，key by必须根据数据库主键做，保证同一个主键数据会在同一个并发中，破坏掉并发更新的条件，无法造成死锁。Flink

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true fp16，配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是，参考准备数据（可选）后，填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径，参考表1dataset_dir行，如demo.json数据集前缀则为demo dataset: demo dataset_dir:

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如何查看自己的权限 在项目中，“通用设置>成员管理”，在搜索框中搜索自己的账号，然后查看项目角色信息。 父主题： 工程管理

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。

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MIMO广播波束寻找最优Pattern组合，提升小区吞吐量。提供1个训练集，12维特征。 基站智能关断节能：基于准确的基站流量预测实施基站载频关断，降低基站能耗。提供2个训练集（性能，工参）， 41维特征。 固定接入训练数据集 提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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如何处理未经授权的情况 提交OBS的数据到人脸识别服务进行识别，返回未经授权：The OBS is unauthorized时，您可以通过如下步骤处理： 使用OBS中的数据时，需要授权人脸识别服务能读取OBS数据，检查是否已在人脸识别服务的管理控制台单击过“委托授权”： 如果已经授权，界面将显示为“已授权”。

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

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