人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题： 培训服务

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"label_map_configs": { "Film": "电影", "Person": "人物" }, "property_map_configs": [ { "label": "电影", "source_keys": [

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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需

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SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 创建DWS SQL脚本top_active_movie（用于存放最活跃的Top10电影） 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的Top10电影结果。 服务退订，如果不再使用DataArts

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概念限制 沈振导演了什么电影 xx实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 沈振导演的电影的主演是谁 上一个实体 的 xx属性 它的上映日期 上一个实体 的 xx关系（正向） 他主演的电影 上一个实体 的 xx关系 的 xx关系（正向二跳关系） 她导演的电影的主演 上一个实体 和

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本步骤通过电影信息和评分信息的原始数据，分析评分最高的Top10电影和最活跃的Top10电影，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 创建DWS SQL脚本top_rating_movie（用于存放评分最高的Top10电影） 评分最高Top10电影的计算方

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方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID Comedy和ID Action。

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对话。 例如问答模板“XX电影评分多少”，增加追问模板“请问您说的哪部电影？”，定位具体实体实例并反馈答案。 也可设置推荐问、兜底、无法回答等话术。 例如问答模板“请推荐好看的电影”，增加追问模板“推荐电影如下：”，答案会反馈“推荐电影如下：电影1、电影2...”。 配置问答模板（代码编辑）

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本实践指导使用非结构化数据（多行单句文本文件）创建图谱。以与人物、电影有关的非结构化数据为例，通过在控制台进行数据标注、模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例，以便用户快速熟悉

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系，填写相关信息。 知识与实体电影的映射关系，如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 在实体“电影”下方的“类型映射”区域填写映射前的实体类型字段“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如表1所示。 图3 实体电影知识映射 表1 实体电影的知识映射字段 属性/关系名称

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初级版：基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 示例场景说明 步骤1：数据准备 步骤2：数据集成 步骤3：数据开发处理 步骤4：服务退订

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机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、 自然语言处理 工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 人工智能概览 介绍人工智能技术的概念、发展史、应用方

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。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项：“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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。 单击实体“电影”对应的图标。 填写实体“电影”映射前的抽取项：“Film”。 填写映射到实体“电影”的抽取项，如图15和表4所示。 图15 实体电影的抽取项 表4 实体电影的抽取项 属性/关系名称 抽取项 name 中文名 票房 票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演

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1所示，“电影”、“人物”以及两者之间的关系“主演”、“导演”均可称作概念。 本体 本体是某个领域中抽象概念的集合，能够描述某个范围内一切事物的共有特征以及事物间的关系。例如图1可称作一个本体。 实体 实体是 知识图谱 三元组的元素之一，指某种具体的事物。例如某一具体的电影（人物或关系），可称作实体。

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华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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count Integer 当前返回的实体结果个数。 results Array of EntityDetailResp objects 符合过滤条件的实体列表。 表5 EntityDetailResp 参数 参数类型 描述 id String 实体ID。 label String 实体类型。

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后的相关字段。 基本概念 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图1所示。 图1 实体电影的知识映射关系 配置方式 表格配置模式：通过填写基础数据映射前后的相关字段，完成知识映射配置。具体步骤请见表格配置模式。

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选择“模糊匹配”，输入实体名称部分字段，按回车进入图谱预览页面，预览实体名称含该字段的所有实体的知识图谱。 举例：某电影相关图谱，输入某一具体的电影名称，按回车进入图谱预览页面，预览该电影的知识图谱。 预览知识图谱时，在右侧工具栏中，可以执行以下操作： 单击，可以查看历史操作。 单击，可以放大图谱画面。

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宽表中）。 您可以围绕对象这一核心，定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的一个个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 租户开发者可以自定义对象（Custom Object），平台

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短文本txt格式，文件内容示例如下： 张三的生日是1990年1月1日，身高175cm，出生于北京。 李四，著名导演，毕业于电影学院，代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 定义三元组类型（schema） 为了训练自定义的信息抽取模型，需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型，并在训练数据中进行标注。

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