选择专属加密实例版本，如图3所示，相关参数说明如表1所示。 图3 铂金版（国内） 表1 规格参数说明 参数名称 说明 取值样例 服务版本 您可以根据自己的需要选择标准版或者“铂金版（国内）”的专属加密实例。 铂金版（国内） 加密算法 铂金版（国内）专属加密实例支持的加密算法。 对称算法：SM1、SM4、AES、SM7*

查看更多 →

创建国内短信应用 短信应用是用户使用华为公有云短信服务的载体，华为 云消息 &短信服务通过应用为您提供个性化服务。在使用短信服务之前您需要添加短信应用。本文将为您介绍如何添加应用。 注意事项 国内短信最多可添加2个应用，若有特殊业务需求，请您提交工单与华为云技术客服联系。 应用创建后

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 →

国内地区新闻 全国各省份、直辖市、特别行政区等地区新闻资讯，包含“获取地区新闻”执行动作。 连接参数 国内地区新闻连接器无需认证，无连接参数。 获取地区新闻 全国各省份、直辖市、特别行政区等地区新闻资讯。 输入参数 用户配置获取地区新闻执行动作，相关参数说明如表1所示。 表1 获取地区新闻输入参数说明

查看更多 →

国内短信业务统计 短信服务支持查看、导出国内短信的业务统计详情。本节为您介绍如何使用国内短信业务统计功能。 国内短信业务统计 “业务统计 > 国内短信”，进入业务统计页面。 设置筛选条件。 筛选条件 说明 短信类型 支持根据设置短信类型与发送时间筛选指定发送时间的某种短信类型（可

查看更多 →

国内短信资源说明 本章节介绍国内短信应用、签名与模板之间的关联关系。 发送国内短信前，需要准备的数据与短信API请求参数之间的对应关系，请参考开发准备（国内短信）。 通用模板，即所属签名为通用签名的模板，可供同应用下的同业务类型的所有签名使用。验证码类、通知类和推广类短信均可以使用通用模板。

查看更多 →

TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

查看更多 →

AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

查看更多 →

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

查看更多 →

源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参

查看更多 →

ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

查看更多 →

ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

查看更多 →

护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利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。

查看更多 →

预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

查看更多 →

35XX系列芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片，高性能推理能力，支持基于深度学习技术，实现图像、视频的分析、推理的智能推理摄像机，帮助用户快速安装、部署多种AI技能。 HiLens Framework 封装基础开发组

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 →

。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

查看更多 →

自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

查看更多 →

pore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向A

查看更多 →

即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

查看更多 →

集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

查看更多 →