中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    大数据 深度学习 更多内容
  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 产品优势

    间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 产品优势

    基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式,云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库,数据无需搬迁,即可实现对云上多个数据源进行分析,构建企业的统一视图,帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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  • 创建NLP大模型训练任务

    创建NLP模型训练任务 创建NLP模型微调任务 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,模型类型选择“NLP模型”,训

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 方案概述

    建设新型智慧教室与智慧学习空间,帮助院校构建下一代的融合式教学环境,从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。 依托国产芯片、鸿蒙操作系统等自主可控的智慧屏,搭载自主研发的智慧教

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  • 产品功能

    用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略(脱敏、加密)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算模型训练数据要求 构建科学计算模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求 模型类别

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  • 方案概述

    越来越多,有自动驾驶、模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“算力、存力、运力”的AI基础设施底座,让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI,到今天人人谈论的模型,自动驾驶,我们看到

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  • 附录

    漏洞检查、移动应用安全检查七核心功能为一体,自动发现网站或 服务器 在网络中的安全风险,为云上业务提供多维度的安全检测服务,满足合规要求,让安全弱点无所遁形。 数据库安全服务DBSS:是一个智能的数据库安全服务,基于机器学习机制和大数据分析技术,提供数据库审计,SQL注入攻击检测,

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  • 方案概述

    产业数字化转型升级,通过大数据、人工智能等对场景深挖和分析 盘点农业资产:地物人政府管理者一目了然; 监测种植生产:出苗情况、病虫害监测、长势/产量/成熟度评估; 县域种植指导:历史、现在、未来的空间量化气象服务,精准农事监测; 一张图揽全局:监管决策屏、不同类型数据成果管理。

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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  • 产品概述

    邀请云租户作为数据提供方,动态构建 可信计算 空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多个数据参与方的主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的SQL Join等融合分析,各方的敏感数据在具有安全支撑的聚合计算节点中实现安全统计。 计算节点 数据参与方使用数

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  • 创建模型微调任务

    过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型,也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件 已订购模型微调服务API在

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    特征的数量并非重点,质量才是,总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征,还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解,这依赖于经验。 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。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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