服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 ser-gateway 10.190.x.x 10.190.x.x /app/appdeploy/portal/ser-gateway 8003 Ser-portal /app/appdeploy/portal/ser-portal

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扩容重分布整个流程的可靠性，可以选择在扩容时关闭自动重分布功能，在扩容成功之后再手动使用重分布功能执行重分布任务，在这种分段模式下，扩容和重分布都可以做到失败重试。 当前重分布支持离线重分布和在线重分布两种模式，默认情况下，提交重分布任务时将选择离线重分布模式。 在重分布开始前或

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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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

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Fra

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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加速效果。 中国大陆节点分布 大区 节点分布 华北 北京，天津，山西，河北，内蒙古自治区 华东 上海，江苏，浙江，安徽，江西，山东，福建 华中 河南，湖北，湖南 华南 广东，海南，广西壮族自治区 西北 陕西，甘肃，青海，宁夏回族自治区，新疆维吾尔族自治区 西南 重庆，四川，贵州，云南，西藏自治区

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位置。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进

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重分布函数 以下函数为重分布期间gs_redis工具所用的系统函数，用户不要主动调用： pg_get_redis_rel_end_ctid(text, name, int, int) pg_get_redis_rel_start_ctid(text, name, int, int)

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位置。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地

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可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB 支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需要选择合适的分布列，还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题： 审视和修改表定义

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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位置。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的I/O资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。 范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地

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可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。 GaussDB支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。 Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需要选择合适的分布列，还需要注意分布规则对数据分布的影响。 父主题： 审视和修改表定义

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下发重分布 功能介绍 该接口用于集群扩容后将老节点数据均匀分布到新扩节点的数据重分布操作，数据“重分布”后将大大提升业务响应速率。 重分布功能仅DWS 2.0和8.1.1.200及以上集群版本支持。 离线调度重分布模式在8.2.0及以上版本将不再支持。 只有在扩容之后，集群任务信

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恢复重分布 功能介绍 此接口用于恢复暂停状态下的重分布操作，仅支持DWS2.0集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/redistribution/recovery 表1 路径参数 参数

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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