token_num：已训练的数据量。 step：已完成的训练步数。 batch_size：每个训练步骤中使用的样本数据量。 sequence：每个数据样本中的token数量。 数据量以token为单位。 优化器 adamw adamw 优化器参数指的是用于更新模型权重的优化算法的相关参数，可以选择adamw。

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-extensions v3_ca”命令，在当前目录（容器的根目录）下生成新的证书文件。执行该命令的过程中可以交互式地填入地区、用户名等身份信息，也可以直接按回车键采取默认值。 执行“rm -f /opt/postgres/server.*”命令，删除旧的证书文件。 执行“mv /server.*

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华为云如何计算账期？ 为方便理解华为云的账期计算规则，请先了解以下名词： 名称 解释 账期 账单消费时间所对应的自然月份，每条账单均有对应的账期。月度账单基于一个账期进行统计和汇总。 消费时间 某条消费记录产生的时间。如包年/包月资源为发生购买，续费等操作的时间，按需资源为每小时产生消费的开始和结束时间段。

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本节点内数据库中每个表（包括TOAST表）的一行的统计信息。 表1 STAT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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显示当前节点所有命名空间中用户自定义普通表的状态信息。 表1 STAT_USER_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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显示数据库内汇聚数据库中每个表的一行（包括TOAST表）的统计信息。 表1 SUMMARY_STAT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 schemaname name 此表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan numeric 此表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint

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显示集群内汇聚数据库中每个表（包括TOAST表）的一行的统计信息。 表1 SUMMARY_STAT_ALL_TABLES字段 名称 类型 描述 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan numeric 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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vacuum_count numeric 这个表被手动清理的次数（不计算VACUUM FULL）。 autovacuum_count numeric 这个表被autovacuum清理的次数。 analyze_count numeric 这个表被手动分析的次数。 autoanalyze_count

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vacuum_count numeric 该表被手动清理的次数（不计算VACUUM FULL）。 autovacuum_count numeric 该表被autovacuum清理的次数。 analyze_count numeric 该表被手动分析的次数。 autoanalyze_count numeric

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如何调用计算节点API 构造请求 认证鉴权 返回结果

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表名。 seq_scan bigint 此表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 此表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint

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普通表和toast表的状态信息。 表1 PG_STAT_USER_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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普通表和toast表的状态信息。 表1 PG_STAT_USER_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read bigint 顺序扫描抓取的活跃行数。 idx_scan bigint 该表发起的索引扫描数。 idx_tup_fetch bigint 索引扫描抓取的活跃行数。 n_tup_ins bigint

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普通表和toast表的状态信息。 表1 PG_STAT_USER_TABLES字段 名称 类型 描述 relid oid 表的OID。 schemaname name 该表的模式名。 relname name 表名。 seq_scan bigint 该表发起的顺序扫描数。 seq_tup_read

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这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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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 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、H CS 多种部署模式。

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HD/SD转码时长比例为12:6:3:1.5:1，即1倍的4K转码时长折算成12倍的SD转码时长，1倍的2K转码时长折算成6倍的SD转码时长，1倍的FHD转码时长折算成3倍的SD转码时长，1倍的HD转码时长折算成1.5倍的SD转码时长。其中，H.264标准转码包支持按“5/22”折算时长抵扣音频转码。

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