拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图，如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下： 迁移中心下发命令：迁移中心向Edge发出采集容器资源信息的命令。

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创建工作空间 功能介绍 用于在推荐系统下面创建独立的工作空间，用于资源的隔离，用户可以在工作空间下面继续创建数据源、场景以及推荐任务等。是否有工作空间的操作权限取决于用户是否属于当前工作空间绑定的企业项目。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v2

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如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。 图1 设置扫描模式 父主题： 网站扫描类

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创建桶的区域需要与RES所在的区域一致。RES目前只支持华北-北京四区域。例如：当前RES在华北-北京四区域，在 对象存储服务 创建桶时，请选择华北-北京四。 前提条件 请您按推荐系统要求准备离线数据源。 开通OBS服务，确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据

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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？ 转换 CS V文件编码为UTF-8 Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 导入RVTools资源任务失败 主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失

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时间计费。例如，一个深度归档存储对象在OBS中存储了170天后删除，会按照180天计费。 数据恢复：深度归档存储需要先恢复才能访问。深度归档存储恢复方式有标准和加急两种，标准恢复耗时5~12 h，加急恢复耗时3~5 h。 数据恢复是指对于低频、归档存储和深度归档存储的对象，在访问

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四层到七层的CA结构 根CA用于签发二级从属CA，二级CA（路径深度可设置范围为：5≥路径深度≥2）再向下签发三级从属CA，三级CA（路径深度可设置范围为：4≥路径深度≥1）再向下签发四级从属CA（路径深度可设置范围为：3≥路径深度≥0），以此类推，最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。

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String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId": "user1", "objectType":

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具体操作请参见创建用户组。 （可选）在IAM中创建自定义策略，具体操作请参见创建自定义策略。您可以根据业务需求选择不同的策略，例如，配置推荐系统服务“允许查看作业列表”和“允许查看作业详情”两种自定义策略。 在RES管理控制台，选择“工作空间>创建工作空间”，进入“创建工作空间”页面，单击“新建企业项目”。

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐

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绑定依赖资源 功能介绍 该接口用于绑定推荐系统所需的平台资源，绑定后可用于离线、近线、排序等作业的运行。 URI POST /v1/{project_id}/resources 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id

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yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 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 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

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yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 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 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

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可

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等技术加速计算过程。 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

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yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持llama3系列。 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：

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用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。

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