型号等组合的全栈支持能力，确保模型在不同硬件平台上的高效运行。 高效模型迁移适配：通过自动化迁移工具和专业的技术支持，实现模型从GPU平台快速、无缝地迁移到昇腾NPU平台，确保模型在新平台上的性能和精度不受影响； 多维度性能调优：提供从算子、内存、通信、调度等多维度的调优手段，提

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，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核 -文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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给输出数据加噪音的概率，定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 给输出数据加噪音的尺度，定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时

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主题管理 查询Topic列表 创建Topic 修改Topic 删除Topic 批量删除Topic 导入Topic 导出Topic 下载证书 查询topic的磁盘存储情况 父主题： 消息集成API

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创建主题 功能介绍 创建Topic，单用户默认配额为3000。高并发场景下，可能会出现Topic数量超过3000仍创建成功的情况，此为正常现象。 接口是幂等的，接口调用返回成功时，若已存在同名的Topic，返回的status code为200，否则返回的status code为201

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主题操作 查询主题列表 创建主题 查询主题详情 更新主题 删除主题 查询主题策略 删除所有主题策略 更新主题策略 删除指定名称的主题策略 父主题： API

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成。 值的长度最大43字符，由英文字母、数字、下划线、点、中划线、中文字符组成。 每个主题最多可创建10个标签。 单击“确定”，主题创建成功。新创建的主题将显示在主题列表中。 主题创建成功后，系统会自动生成主题URN，主题URN是主题的唯一资源标识，不可修改。新创建的主题将显示在主题列表中。

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配置主题 场景描述 设置并启用主题后，该应用中标准页面相同组件的展示将以主题中配置为准。 例如，标准页面中表单的按钮展示如图1所示。在主题中配置该按钮中字体为黄色，启用主题使得标准页面表单按钮字体颜色变成黄色。 图1 启用主题前标准页面预览效果 前提条件 请先熟悉 CSS 的Less代码编写规范。

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参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表9 data 参数 参数类型 描述 value CatalogVO object value，统一的返回结果的外层数据结构。 表10 CatalogVO 参数 参数类型 描述 name_ch

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String 权限。 响应参数 状态码： 204 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - AnyType 操作成功。 请求示例 修改指定主题的参数，总读队列个数修改为3，总写队列个数修改为3。 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/inst

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告警主题 查询SMN主题 父主题： API说明

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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 创建主题或批量删除主题成功。 错误码 请参见错误码。 父主题： Topic管理

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out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deep

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工作流调度 DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 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

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保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。

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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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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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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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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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