大数据处理深度学习_创建科学计算大模型训练任务-华为云

创建科学计算大模型训练任务

计算大模型”。模型选择完成后，参考表1、表2完成训练参数设置，启动模型训练。表1 科学计算大模型（中期天气要素预测）训练参数说明参数分类参数名称参数说明训练配置模型来源选择“盘古大模型”。模型类型选择“科学计算大模型”。场景选择“中期天气要素预测”。训练类型

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成长地图

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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新建联邦学习作业

状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码状态码描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误父主题：可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业

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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数据工程介绍

数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。数据工程所包含的具体功能如下：

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什么是CloudTable

于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。 HBase：高并发，毫秒级查询响应。产品优势丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。高性价比：支持冷热分离，不同压缩算法，存储成本低。

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IAM 身份中心

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大屏Demo

大屏Demo 描述大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。开放能力大屏Demo为模板资产，订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用。大屏Demo提供了指挥看板页面，如图1所示。图1 指挥看板页面如何使用资产

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模型使用指引

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。创建模型微调任务模型微

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应用场景

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。在线商城智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。场景优势如下：准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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查询数据处理任务版本的结果展示

查询数据处理任务版本的结果展示功能介绍查询数据处理任务版本的结果展示。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 /v2/{project_id}/

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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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创建纵向联邦学习作业

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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JupyterLab开发平台

JupyterLab开发平台创建特征工程数据处理模型训练迁移学习学件模型归档如何恢复异常的JupyterLab环境父主题：特征工程

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什么是图像搜索

进行数据的入库和搜索，帮助用户构建托管式的场景化搜索服务，打造智能化业务系统，提升业务效率。产品优势搜索高精度依托华为云盘古大模型，海量数据学习迭代，具备行业领先的搜索精度。服务高性能分布式搜索服务架构，自研向量检索引擎，企业级稳定性，百亿数据毫秒级响应。定制化服务

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场景介绍

Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与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

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提交排序任务API

域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。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。

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工业数据处理基础工具链专题设计

工业数据处理基础工具链专题设计数据湖治理平台设计工业数据资产库设计父主题：行业知识中心方案设计

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场景介绍

开发一个示例大屏应用，使用ISDP+开发中心的资产大屏模板（demo）和大屏数据处理应用模板，进行大屏开发。开发完成的大屏应用集成到ISDP+平台，用户可以通过ISDP+平台访问大屏。图1 示例看板场景分析需要使用到资产：【大屏模板（demo）】和【大屏数据处理应用模板】。

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