查询安全统计qps次数 功能介绍 查询安全统计qps次数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/waf/overviews/qps/timeline 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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超参设置 数据条数 输入数据集中的总数据条数。 迭代轮次/Epoch 训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的建议值：百量集4~8；千量集2~4；更大数量级1~2。 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，Qwen2-72B-1K模型的

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查询迭代计划详情，包含统计信息 功能介绍 查询迭代计划详情，包含统计信息 URI GET /GT3KServer/v4/iterators/{iterator_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 iterator_id 是 String 迭代uri 表2 Query参数

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统计各阶段下迭代计划数量 功能介绍 统计各阶段下迭代计划数量 URI POST /v4/{project_uuid}/iterators/stage-count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_uuid 是 String 项目ID 请求参数 表2 请求Body参数

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max_iterations 是 Int 模型训练的最大迭代轮数。取值范围[1,1000]。 early_stop_iterations 是 Int 在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时，迭代停止，训练结束。取值范围[1,1000]，不大于max_iterations。

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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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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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Integer 迭代总数 iterations Array of iterations objects 迭代信息 表5 iterations 参数 参数类型 描述 description String 迭代描述 end_time String 迭代结束时间 id Integer 迭代id name

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learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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1秒 流允许的操作嵌套深度 8层 单个流单次运行步骤上限 100万步 单个流每月可运行次数 100万次 同步调用请求正文有效负载 6M 异步调用请求正文有效负载 256KB 出站同步请求时长 120秒 流并发运行数 具体数量详见价格计算器。 流循环迭代次数 5000次 流运行持续时长

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为什么实际调用次数与界面记录次数不一致 OCR控制台只记录服务调用成功的次数，调用失败的次数不计算在使用量内。 请参照如下操作查看调用失败的次数： 登录管理控制台。 在控制台首页选择“ 文字识别 ”，进入“文字识别”界面。 选择对应的服务（如：“智能分类识别”），单击“查看监控数据”

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进行了升配，赠送的请求次数也会进行升级，剩余请求次数＝升配后的请求次数-原来已使用的请求次数。 除了服务端返回的状态码为5XX或403错误的请求外，其余的请求均会计入请求次数。 举例 示例一 以上传对象为例，对一个对象或者段的每一次操作都会计算一次请求次数。假设上传一个拥有100个对象的文件夹：

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构建历史页获取构建次数 功能介绍 构建历史页获取构建次数 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/record/{build_project_id}/statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 build_project_id 是 String

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convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer 最大迭代次数。API调用限制为[1,2147483647]，前端调用限制为[1,2000]，默认值为1000。 1000 initial

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logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。

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