超分辨率转换

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

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gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： 更多功能咨询

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是指基于标准的视频编解码技术对视频文件进行码率压缩、分辨率调整、封装格式转换、水印添加等动作。 一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达

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和解压压缩包。 在文件列表右上角“全部类型”下拉框中选择“压缩包”过滤出压缩包文件。 单击待预览压缩包文件的文件名，系统自动生成压缩包预览页面，用户可以看到压缩包内的全部文件。 压缩文件时设置了加密密码和对文件目录进行加密，则需要输入加密密码才能预览压缩包内文件目录。 压缩包内文

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modeling_baichuan.py ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003.bin ├── pytorch_model-00003-of-00003.bin ├── pytorch_model

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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txt |── pytorch_model-00001-of-00015.bin |── pytorch_model-00002-of-00015.bin |── pytorch_model-00003-of-00015.bin |── ... |── pytorch_model-00015-of-000015

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 枚举值： TRAIN(训练型) EVALUATE（评估型） hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts）

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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zstd的压缩比有什么优势？ 问： zstd的压缩比有什么优势？ 答： zstd的压缩比orc好一倍，是开源的。 具体请参见https://github.com/L-Angel/compress-demo。 CarbonData不支持lzo， MRS 里面有集成zstd。 父主题： 产品咨询类

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架，如：Tensorflow， MXNet ，Caffe， Spark_MLlib，Scikit_Learn，XGBoost，PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。提供CPU、GPU等多种计算资源，集成了基于开源

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公共机制（选项参数、任务分配、压缩） GS_141030101 错误码描述：Unexpected EOF on GDS connection %s: %m. 解决方案：数据库与GDS交换数据时出错。对端GDS可能运行在带SSL认证的安全模式，请检查GDS与DN之间的网络连接、网络

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1，其中NONE表示不使用编码。另外，HBase还支持使用压缩算法对HFile文件进行压缩，默认支持的压缩算法有：NONE、GZ、SNAPPY和ZSTD，其中NONE表示HFile不压缩。 这两种方式都是作用在HBase的列簇上，可以同时使用，也可以单独使用。 前提条件 已安装H

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高效数据压缩算法相关参数 pca_shared_buffers 参数说明：类似于shared_buffers，用于设置页面压缩块地址映射管理buffer的大小。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最小值64K，最大值16G。 如果设置值小于64K，设置报错。

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