中软国际数据治理专业服务解决方案实践

可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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大模型开发基本流程介绍 大模型（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。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大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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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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大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，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大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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数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，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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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 可视化大屏，为您提供多端数据驾驶舱观感体验。更多介绍，请参见《Astro大屏应用 用户指南》。 Zero 轻应用，通过该平

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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、暴力破解七大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的学习，保证数据

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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。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（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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在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击值班响应大屏右下角的“播放”，进入值班响应大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 值班响应大屏总览 展示未处理告警、事件、漏洞、基线的总数。 表1 值班响应大屏总览 参数名称 统计周期

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越多。大企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响，以下是一个典型的大企业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。本章所描述的大企业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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若购买的按需资源后，需长期使用综合大屏功能，可在综合大屏管理页面，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大屏即将到期或已经到期，可在综合大屏管理页面，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。 若不再使用综合大屏功能，可在

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、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，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能

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在“我的大屏”页面，找到需要导出的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击导出按钮导出大屏。 图1 导出大屏 导入大屏 登录 DLV 控制台。 在“我的大屏”页面的右上角，单击“导入大屏”按钮，然后选择之前导出的大屏，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“导入大屏成功”。 图2

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大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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图1 租户网络大屏 操作步骤 登录华为乾坤控制台，单击左上角“大屏”，在大屏页面选择“租户网络大屏”。 若只购买开通了云管理网络，则默认进入租户网络大屏，无需选择。 （可选）在网络大屏上方，单击，可设置定时刷新时间。单击支持全屏显示。 单击页面上，支持用户自定义网络大屏，选择需要展示的模块。

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大屏在线视频抽检数据（API名称：queryOnLineVideo） 功能介绍 大屏在线视频抽检数据 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大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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已具备机房、网点、箱体的管理域权限。 操作步骤 选择“设备管理 > 大屏监控 > 预定义大屏”。 选择需要设置预定义大屏的机房。 单击左树上方的。 在弹出的对话框中，选择需要设置预定义大屏的机房。 一个机房仅支持创建一张预定义大屏。 单击“确定”。 设置名称及 LOG O，预定义大屏的欢迎语和显示时间格式。 单击左上方，设置名称及LOGO。

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