，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

查看更多 →

遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

查看更多 →

Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

查看更多 →

环境搭建 开发工具 新建工程 基本配置 工程结构 父主题： 开发指南

查看更多 →

搭建云盘 使用Nextcloud构建企业网盘系统 使用Kodbox快速搭建云盘

查看更多 →

搭建环境 搭建LNMP环境 搭建LAMP环境 搭建Java Web环境 镜像部署Windows环境 手工搭建Hadoop环境（Linux） 手工部署Node.js（CentOS 7.2）

查看更多 →

搭建应用 构建FTP站点 搭建Microsoft SharePoint Server 2016 部署Docker 搭建微信公众号后台——收发文本消息 手工部署GitLab（CentOS7.2） 手工部署RabbitMQ（CentOS 7.4） 部署和使用SVN PostgreSQL本地Slave搭建步骤

查看更多 →

在“实例管理”页面，单击需要搭建容灾的灾备实例名称，进入实例概览页面。 单击“灾备配置信息”。 在弹框中，单击“一键复制”。 图2 灾备配置信息 在“实例管理”页面，选择搭建容灾的主实例，选择“更多 > 搭建容灾”。 在跳转页面确认信息后，单击“搭建容灾”。 在弹框中，将4.c中

查看更多 →

基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

查看更多 →

请参考Notebook样例：Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 优点：支持深度自定义环境安装，可以方便的替换驱动、固件和上层开发包，具有r

查看更多 →

单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

查看更多 →

面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

搭建NGS流程 登录 医疗智能体 平台，进入项目并选择“工具 > 流程”页签，单击“新建流程”。 图1 新建流程 在弹出的“流程设置”页面填写“流程名称”和“版本”，其他参数可选填。参数填写完成后，单击“确定”，完成流程设置。 在流程设计器左侧应用列表中选择fastp、bwa-mem应用，并使用鼠标拖拽至画布中。

查看更多 →

知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

查看更多 →

自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

查看更多 →

人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

查看更多 →

欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

查看更多 →

业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

查看更多 →

针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 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。 稳定可靠 成功

查看更多 →