算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题： 训练服务

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算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时，如果关联了算法配置，则在算法详情页，会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息，在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”，前往好望商城购买算法，同时商城也提供了一些免费算法，单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题： 算法管理

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是否必选 参数类型 描述 id 否 Integer 算法uuid，创建算法时无需填写。 name 是 String 算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0,

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入输出等数据配置在训练容器中的路径。 查看算法详情 创建完成的算法，在ModelArts Standard控制台，在“资产管理 > 算法管理 > 我的算法”页面，单击算法名称进入详情页，查看算法信息。 发布算法 发布算法：创建完成的算法，支持发布到AI Gallery，并分享给其他用户使用。

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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替换Deployment的伸缩操作 功能介绍 This API is used to replace scale of the specified Scale. The following fields can be updated: metadata.resourceVersion

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客户各场景替换方案 Jedis、Lettuce spring-boot-data-Redis ShedLock Redisson Lock 自定义DcsConnection 父主题： MAS-Redis-SDK使用手册

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替换json参数解析错误 问题现象 部署Ansible应用替换json参数解析错误，未达到预期效果： 部署Ansible应用，使用template模块替换文本文件，当参数值为json或json数组格式时，替换后的参数解析后会在key值前加上"u"。示例如下： 输入参数为：{"key":"jsonkey"

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出于安全考虑，用户可能希望使用第三方认证机构颁发的证书。客户端支持替换认证证书和私钥文件，用户需要提供认证证书和公私钥对。更新认证证书后需要重启客户端才能生效，请在业务量小的时候进行操作。已获取管理控制台的登录帐号和密码。已获取 服务器 的登录帐号和密码。已准备新的证书，且必须使用“X.509v3”格式的证书。客户端预置了Agent的CA证书

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data":

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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适用场景： 数据使用 数据分享 关键字替换 在指定列中查找关键词并替换。 例如，目标字符串为“张三在家吃饭”，算法执行完后映射为“张先生在家吃饭”，其中指定将“张三”替换为“张先生”。 该算法执行完后，结果的长度可能超过数据库允许的最大长度。该算法将超出部分截断后插入数据库。 敏感类型：

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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