可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。超参指的是模型训练时原始数据集中实际字段和算法需要字段之间的映射关系。 当“训练任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，则常见的超参说明请参见表1。 当“训练任务类型”是“自定义”时，超参信息来自于模型文件“train_params

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2019-10-30 JupyterLab环境编辑界面的菜单优化，对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节： Notebook开发 创建超参优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题： 用户指南

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FunctionGraph，用于实现视频超分辨率转换。当 对象存储服务 OBS桶收到上传视频后，会自动调用函数服务转换视频超分辨率，并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。 使用媒体处理 MPC，由 函数工作流 调用其新建转码接口创建转码任务，实现对原视频分辨率的转换。 方案优势 简单易用 用户只需要对接华为云对象存储服务

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即不进行分布式训练。 数据集超参：每行一个超参，单击超参行右侧的“增加”图标，新增2个超参。共需要设置3个数据集超参，标签列均为“failure”，如下所示： train_good_data：设置为无故障硬盘训练数据集，经过特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_good_FE”。

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密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频，观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清：1080*1920 高清：720*1280 标清：480*854/480*720 流畅：270*480/270*406

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帽检测技能。 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。

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序号 流程环节 说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务

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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

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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（

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选择“LLM”。 训练类型 选择“自监督训练”。 训练模型 选择训练所需要的模型，模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见自监督微调训练参数说明。 checkpoints 模型训练任务过程中，checkpoints用于保存模型

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开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断尝试调整超参来迭代模型；或在

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您的启动文件中。 导入超参 您可以单击“增加超参”手动添加超参。 编辑超参 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 超参的参数说明参见表6。 表6 超参编辑参数 参数 说明 名称 填入超参名称。 超参名称支持64个以内字符，仅支持大小写字母、数字、下划线和中划线。 类型

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI算力，使能超分场景：利用AI算力超分技术，可满足在线推理、Pipleline并行、算子深度优化等核

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持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官网、发布成在线推理服务，进行在线推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。 医疗：化验单、报告单、药品说明书等。 物流海关：报关单、货运单、配送单等。 其他：成绩单、商超小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用，自动输出结构化信息，简单高效。 多版式 不受版式数量影响，支持多版式卡证、票据，适用场景广泛。

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