define和undef指令 在嵌入式SQL程序中也可以使用C语言版本的#define和#undef。区别在于定义的值会在哪里被计算，如果使用EXEC SQL DEFINE，那么ecpg预处理阶段会计算这些定义并替换值。如果使用C语言版本的#define和#undef，那么会在编译器处理阶段会计算这些定义并替换值。

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

击“新建” 图1 新建通用检查模板 在新建模板菜单中，“指令式采集模板”选择“是”，其它填写项参考表2 注：指令式采集模板时“采集模式”只能选择“普通”，输出项类型只能是：整数、小数、音频、视频、签名、图片。 图2 选择指令式采集模板 父主题： 配置作业模板

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

常用快捷提示词指令 单击会话列表上的按钮，创建与数智员工的新会话。 点击,在出现的输入常用的提示语。 在对话框输入“/”,会弹出常用的提示语 图1 常用快捷提示词界面 父主题： 实施步骤

查看更多 →

获取docker login指令 功能介绍 获取docker login指令 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}

查看更多 →

按指令ID查询指令列表服务（API名称：findInstructions） 功能介绍 用于与客户系统对接按指令ID查询指令列表时需要用到的接口 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。

查看更多 →

附录：指令微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练

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 →

新建通用检查模板 2.在新建模板菜单中，“指令式采集模板”选择“是”，其它填写项参考表6.15.4-1 通用检查模板配置字段说明 注：指令式采集模板时“采集模式”只能选择“普通”，输出项类型只能是：音频、视频、签名、图片。 图8.6-2 选择指令式采集模板 父主题： 作业模板配置

查看更多 →

stateCode String 响应状态 "0"成功 其他值失败 "100":接口参数为空 "107":指令Id为空 "108":指令Id:xx不正确 "110":"指令Id:xx状态不正确 请求示例 { "instructionIds":"913" } 响应示例 { "stateCode":"0"

查看更多 →

小智指令式协同采集 应用场景说明 需要进行指令式协同采集 前提条件 配置“指令式采集模式”>“任务场景”，工序关联“指令式采集模板”> 按“任务场景”创建任务 > APP任务管理中待办任务 已在电脑端创建父子任务，并选择指令式采集模板 配置小智指令式采集模板 子任务包含工序，工序类型（简单工序，指令式采集工序）

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

查看更多 →

其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

查看更多 →

其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy

查看更多 →

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

查看更多 →

配置小智指令式采集模板 应用场景说明 需要使用小智指令式协同采集完成任务采集。 前提条件 已新建好“通用检查模板”或“巡检模板”下的业务类型。 选择“指令式采集模式”为“是”。 已配置好“组织单元”。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“质量管理/巡检管理->质检标准/巡检标准->

查看更多 →

ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 ecpg提供了ifdef、ifndef、else、elif和endif条件编译指令。在预处理时，按照不同的条件去编译程序的不同部分，使用时，需要添加EXEC SQL前缀关键字。 父主题： 预处理指令

查看更多 →

【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0，配置以下参数

查看更多 →