本应用使用到的Stable-Diffusion、Stable-Diffusion-WebUI、以及镜像构建工程等项目均为社区开源项目，华为云仅提供算力支持。 本应用仅作为简单案例供用户参考和学习使用，如果用于实际生产环境，请用户参考镜像构建工程自行完善和优化；使用过程中出现的 函数工作流 的问题，可以通过工单进行

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.1 PyTorch x86_64 Ubuntu18.04 pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 cuda10.2 A

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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模型:给定一个预定好的起始单词或者句子，可以让它自行地随机生成后续的文本。 环境准备 在华为云ModelArts Server预购相关超强算力的GPU 裸金属服务器 ，并选择AIGC场景通用的镜像，完成使用Megatron-DeepSpeed训练GPT2模型。本最佳实践使用以下镜像和规格：

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Kubernetes社区开源组件，用于节点水平伸缩，CCE在其基础上提供了独有的调度、弹性优化、成本优化的功能。 全场景支持，适合在线业务、深度学习、大规模成本算力交付等。 节点自动伸缩 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 将Kubernetes API扩展到无 服务器 的容器平台（如CCI），无需关心节点资源。

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V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda.is_available()) 显示报错： UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be

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英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。

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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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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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b Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。

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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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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基劳动力，为客户提供近乎无限供给的数字员工，大幅度降低组织成本，快速提升组织效率，让客户在数字化转型中拥有以算力为核心的创新竞争力。 图1 架构图 方案优势 市场侧竞争力 较好的品牌知名度：华为云在虚拟数字人领域经过持续的投入，已经积累了较好的品牌知名度，同时作为合作伙伴的硅基智能在行业里也有较好的品牌知名度。

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务（OBS）中的元模型和容器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。

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data. C error: Expected .* fields” 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 训练作业失败，返回错误码139 训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？

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