并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并行DDL功能加速DD

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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源数据引用变量名 修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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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。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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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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DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快：相比于DP，通信速度更快 负载相对均衡：相比于DP，GPU负载相对更均衡 运行速度快：因为通信时间更短，效率更高，能更快速地完成训练作业。 相关章节 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel）：介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。

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DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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内容审核-视频流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。 内容审核-文档 基于业界先进的深度学习及多模态审核模式，快速解析文档以及网页中的图文内容，精准高效识别敏感、色情、违禁等风险内容。

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从 对象存储服务 （OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用 自定义镜像 方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。

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，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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