视图显示调整及数据统计 支持模型图谱视图切换中英文显示，放大、缩小或全屏显示视图，查看模型图谱中的图例与统计情况。 全景图：缩小显示当前画布中图结构内容在全景图谱中的位置。 图例统计：统计当前图谱中数据实体、关系实体类型对应的数量，以及汇总的数量。 状态统计：统计当前图谱中数据实体、关系实体各状态对应的数量以及总数。

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删除模型路径探索视图 如果模型路径探索不再使用，您可选择删除。 已配置探索视图的模型路径删除关联的探索视图后，状态更新为“已发布”。 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索 > 数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 在左侧导航栏选择“模型路径探索”，进入“模型路径探索”页面。

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数据模型图谱 查看数据图谱 父主题： 数据模型管理

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客户端出现概率性超时错误 针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响，可能出现单个请求超时问题。 建议客户业务编码时，具备重试操作，提升业务的可靠性，避免低概率的单次请求失败时业务失败。 当出现了连接超时问题时，可以优

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0.9的标准问，机器人返回相似度得分高于0.7的标准问： 图10 阈值调整后

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oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。

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如何查看和修改模型图类型 当模型图的类型和当前建模内容不匹配时会出现各种各样的错误，应该正确的选择图的类型。 查看图类型 在工程树上右键单击需要查看的图或在打开图鼠标右键菜单“属性”按钮。 即可在属性栏查看当前图的类型。 修改图类型 打开模型图的属性菜单，即可在类型栏下拉框中选择自己需要的视图，单击“保存”。

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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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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。 SFT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

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大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加

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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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算法运行机制 输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手

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2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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始计算”即可统计输入文本的Token数量。 图1 Token计算器 预置模型和已经部署的模型可以使用Token计算器。 父主题： 平台资源管理

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Studio大模型即服务平台。 有两种方式进入体验页面，任选一种方式进入即可。 方式一 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型体验”进入体验页面。 在模型体验页面，单击“请选择服务”或“立即选择”，在模型列表中选择要体验的模型服务，单击“确定”。 图1 选择模型服务 方式二

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初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式

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例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

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择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模板。

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速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限

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