自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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威认证，实现业务数据可追溯、可恢复、攻不进、看不见、看不懂、拿不走、毁不掉 全栈安全可信 丰富的软硬件生态和成熟的生态支持 安全、自研的研发平台与工具体系 超强安全防护 智能安全运营平台，实时态势感知 设定10000+安全基线，600+安全检测项，不放过任何安全风险 七层安全防护，确保业务高可用、高可靠

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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 为数据参与方提供可视化的数据使用流图

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户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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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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结构化报表数据存储，多维数据分析的保障； 简单灵活的快速报表批量填充 提供报表批量填充，一次性完成报表项目指标、报表数据取数公式、报表数据项目公式的自动填列，并支持追加填充； 报表控件及编辑风格更类似Excel 基于先进的类Excel报表控件，与EXCEL更相似的界面风格和操作习惯，所见即所得的报表绘制过程。

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额。 企业子 企业主 该企业子账号的欠费金额。 交易账号是指支付账单的账号，一般情况下使用资源产生的账单由资源拥有者的账号自己进行支付。如果账号关联企业主进行统一结算，那么从关联的时刻开始，新产生的账单费用将由企业主账号进行支付。 由于账单的的出账延迟，可能导致客户在角色发生转变

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什么是财务托管？ 财务托管模式是指由企业主账号统一管理子账号的资金、账单及发票，且子账号的消费统一由企业主账号支付。 企业客户新建子账号或邀请子账号时，“关联模式”设置成“财务托管”即可。 父主题： 财务托管

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财务管理（旧版） 管理资金拨款与开票 查询资金往来明细 管理组织和账号消费汇总 管理组织和账号消费明细 获取导出记录 父主题： 附录（待下线）

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封装基础开发组件，为开发者提供简单易用的开发接口，使开发者专注于其业务应用之上，提升开发体验和开发效率。 技能输出 技能在设备上运行的数据，通过数据管理用户可下载设备的数据，也可通过查看设备数据查看技能的运行效果。 技能模板 平台内置的技能模板可用于开发新技能，包含了技能的代码和所有参数设置。用

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图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析

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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、M

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基于条件的分流 ASM服务可以基于不同的条件将流量路由到不同的版本。 控制台更新基于条件的分流 登录U CS 控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名，进入服务详情页。 选择“

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基于权重的分流 ASM能够提供基于权重的流量控制，根据设定的权重值将流量分发给指定的版本。 控制台更新基于权重的分流 登录UCS控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名，进入服务详情页。

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基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √

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略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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