”后，单击“确定”立即执行。 图2 设置数据起止时间 如果“需要设置时间”选“否”，根据弹窗提示单击“确定”启动调度。 查看调度日志 系统会自动清理超过7天的调度日志，如果7天内没有调度记录，则会保留最后一天的调度日志。 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据服务 > 聚合服务编排”，进入“聚合服务编排”页面。

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有利于模型的收敛。然而，较大的数据批量也会占用更多的显存资源，这可能导致显存不足，并且会延长每次训练的时长。 训练轮数 指完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 学习率决定了每次训练时模型参数更新的幅度。选择合适的学习率非常重要：如果学习率太大，模型可能会无法收敛；如果学习率太小，模型的收敛速度会变得非常慢。

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各参数说明如表1所示。 表1 定时接入 参数 说明 配置样例 接入类型 随机接入：用户需要指定一天中接入的总接入时长、开始时间、结束时间，VIS会将总接入时长随机分成若干个时间分片（总分片个数不超过6个，每个分片最短时间为10分钟，最长时间不超过用户设置的总接入时长），VIS在这些分片时间内会自动为已上线设备进行视频数据接入。

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华为云桌面快照 服务器 目前处于公测阶段，暂不计费，未来该服务会进行收费。 每个桌面最多保留10条创建快照记录，包含控制台创建与终端用户创建。 重建系统盘、删除桌面、删除磁盘会自动删除对应桌面的快照。 定时任务名称：用户自定义。 执行周期：支持以下几种周期，根据用户需求自行选择。 指定时间：可精确到某年某月某日某时某分某秒。

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1s以内。但在定时消息投递压力过大时，会触发定时消息投递流控机制，精度会变差。 在0.1s的精度内，不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s，他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次，定时消息可能会重复投递。 定时消息的定时

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1s以内。但在定时消息投递压力过大时，会触发定时消息投递流控机制，精度会变差。 在0.1s的精度内，不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s，他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次，定时消息可能会重复投递。 定时消息的定时

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1s的精度内，不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s，他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次，定时消息可能会重复投递。 定时消息的定时时间是服务端开始向消费端投递的时间。如果消费者当前有消息堆积，那么定时消息会排在堆积消息后面，将不能严格按照配置的时间进行投递。

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1s的精度内，不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s，他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次，定时消息可能会重复投递。 定时消息的定时时间是服务端开始向消费端投递的时间。如果消费者当前有消息堆积，那么定时消息会排在堆积消息后面，将不能严格按照配置的时间进行投递。

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定时运维 概述 创建定时任务 管理定时任务 定时任务执行记录 Cron表达式使用 父主题： 自动化运维

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详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选

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在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 V 海表面10m纬向风速(ms-1)的权重设置。训练数据设置完成后，会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 P 平均海平面气压(Pa)的权重设置。训练数据设置完成后，会显示出各变

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例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个token：“over”、“weight”。在中文中，有些汉字会根据语义被整合，如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中，以N1系列模型为例，盘古1token≈0.75个英文单词，1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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