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方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧

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方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧

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方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算

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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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通过代码缓存方式实现构建加速 代码缓存是指通过一致性HASH、分布式文件存储、增量更新等技术，通过构建时代码下载效率的提升，从而实现构建加速。 仅代码化构建可使用代码缓存构建加速。 构建缓存只提供文件缓存的上传和下载检出功能，支持用户自定义脚本更新。 该功能目前仅支持“华北-北京四”区域、代码源为CodeArts

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考

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训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持 ZeRO-3存在通信问题，如llama3-70B使用ZeRO-3暂不支持 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type:

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训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持 ZeRO-3存在通信问题，如llama3-70B使用ZeRO-3暂不支持 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type:

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1、DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持llama3-70B，存在已知的内存OOM问题，待社区版本修复。 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type:

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配置TLS安全策略实现加密通信 操作场景 对于银行，金融类加密传输的应用 ，在创建和配置HTTPS监听器时，您可以选择使用安全策略，可以提高您的业务安全性。安全策略包含TLS协议版本和配套的加密算法套件。 共享型负载均衡仅支持选择默认安全策略。 添加安全策略 进入弹性负载均衡列表页面。

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风险等级 高 关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯

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进入弹性负载均衡列表页面。 单击页面左边的“TLS安全策略”。 在TLS安全策略页面，单击页面右上角的“创建自定义策略”。 配置自定义策略参数，参数说明参见表4。 表4 自定义策略参数说明 参数 说明 名称 自定义策略的名称。 选择协议版本 自定义策略支持的TLS协议版本类型。支持选择多个协议版本。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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开箱即用 与云容器引擎无缝对接，一键开启后即可提供非侵入的智能流量治理解决方案。 策略化智能路由 无需修改代码，即可实现HTTP、TCP等服务连接策略和安全策略。 流量治理可视化 基于无侵入的监控数据采集，深度整合APM能力，提供实时流量拓扑、调用链等服务性能监控和运行诊断，构建全景的

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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基础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力 相比传统统一策略的漫游引导，智能漫游差异化的引导改善了漫游策略终端私有，网络侧主动引导成功率低业界难题，实现漫游成功率提升至90%，漫游体现提升。 相比业界定制化的漫游策略（网络厂商与部分终端厂商合作

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