SSD本地盘，关机后仍然收费，如果停止计费，需删除弹性云服务器。 P1型云服务器配置了NVMe SSD本地盘，专为深度学习训练、HPC高性能计算等对存储I/O性能有极高要求的业务场景设计。本地盘与特定规格的云服务器绑定，不可单独购买，不可卸载并挂载到另一台云服务器上使用。 P1型云服务器配置的NVMe SSD本地盘有丢失数据的风险（比如NVMe

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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。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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TPC-iSPS11_60：KPI异常检测数据集 amazon：迁移学习Office-31 A(Amazon)数据集 dslr：迁移学习Office-31 D(DSLR)数据集 webcam：迁移学习Office-31 W(Webcam)数据集 caltech：迁移学习Caltech-256数据集 其中，i

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使用看板项目对商城管理项目进行需求规划 代码托管 批量迁移GitLab内网仓库到Repo 如何批量将本地仓库导入Repo 流水线 通过微服务变更流水线修复项目BUG并快速发布 配置准出条件并对代码检查结果进行校验 通过流水线参数串联编译构建服务和部署服务 通过流水线生成标签名并通过上下文传递为代码仓库创建标签

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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。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 华为RPA-WeAutomate工具页面已迁移整合至智能流程机器人页面。控制

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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，提供插件化的 区块链

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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海量存储系统，与华为云的大数据服务组合使用，可大幅度降低成本，帮助企业简单快捷地管理大数据。 分布式Ray Fabric支持分布式计算框架RAY，来帮助客户解决规模日益增大的数据处理和机器学习/深度学习任务对分布式计算的问题，也为数据工程和机器学习工程提供统一的完整Workflow。Fabric

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作用 ip 主机IP 用于深度采集 port 主机端口 用于深度采集 osType 系统类型 用于深度采集 name 主机名称 用于深度采集 主机（含深度采集） 采集项 说明 作用 name 主机名称 用于迁移前评估 hostName 主机名 用于迁移前评估 eip 主机公网IP 用于迁移前评估

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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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。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优 场景介绍及环境准备 训练迁移适配 精度对齐 性能调优 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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SysML、AMEsim、Matlab等模型管理的基础元模型，实现了模型族与元模型共享。 对接了多种外部业务系统，基于元模型实例化装备型号数据，搭建和管理航空装备数字主线，并支撑多场景的数据分析应用。 支持调用多种算法，如机器学习、深度学习、机理等多种算法的调用，并分析输出多种类型的图表

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技能（Skill） 技能（Skill）是运行在端侧摄像头的人工智能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，

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e多种类型的模型转换，转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端，用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗

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