科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度层、时间分辨率、水平分辨率以及区域范围，以适配自定义区域的模型场景。此阶段需预先准备区域的高精度数据。

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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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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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创建 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者

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提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想的作业，模型训练支持统一管理多个训练作业，方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息（训练作业生命周期中的

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km） 数据源丰富：解决方案

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不转码模板组。 适用于不需要转码处理的场景。 system_template_group 视频转码模板组，内置了4k、2k、超清、高清、标清、流畅六种清晰度。 适用于不清楚如何设置分辨率宽高和码率的场景，该模板支持快捷选择画质、格式、水印等。 original_temate_group 转封装格式组，只改变音视频文件的封装格式。

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智能车载、智能商超和其他等场景。 按不同的设备划分，技能分为2种，一种是适用于Ascend芯片的技能，另一种是适用于海思35XX系列芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片，高性能推理能力，支持基于深度学习技术，实现图像、

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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WeLink 会议视频画面分辨率能够达到多少？ WeLink会议分辨率根据终端网络状况自动调整，可达到的最大分辨率如下： 客户端 “WeLink会议”应用分辨率能达到720P。 硬终端 硬终端型号 最大分辨率 TE10 720P TE20/30/40/50/60 CloudLink

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云会议视频画面分辨率能够达到多少？ 云会议分辨率根据终端网络状况自动调整，可达到的最大分辨率如下： 客户端 “华为云会议”应用分辨率最大能达到1080P。有需求的企业客户可以提交工单申请，审核通过即可享受1080P高清分辨率。 硬终端 硬终端型号 最大分辨率 TE10 720P TE20/30/40/50/60

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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容器批量计算可广泛用于高性能计算（High Performance Compute，简称HPC）、AI/大数据、基因等场景。 HPC 适用于超算、气象、科研教育、视频转码（视频格式转换、视频分辨率变化、添加水印/logo的）等领域。 AI/大数据 适用于 内容审核 、OCR、图像识别、图片处理、美颜、 语音识别 、

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快速部署 本章节主要帮助用户快速部署“超分辨率转换”解决方案。 表1 参数说明 参数名称 类型 是否可选 参数解释 默认值 functiongraph_name string 必填 函数工作流 FunctionGraph名称前缀，不支持重名。命名方式：{functiongraph

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队规模100+，旨在服务各类行业客户完成数据库评估、新建、重构或迁移； 高效可靠的自研工具：基于华为数据库产品的自研服务，实现全量、增量数据迁移，实现自动化、高效化、可靠化； 端到端的迁移服务：华为本土化专家的响应能力要超传统海外数据库，端到端的服务体验保证客户问题及时处理、故障快速响应、业务高效开发。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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