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问答模型训练（可选）
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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。
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如何防止VPN连接出现中断情况？
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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：
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如何防止VPN连接出现中断情况？
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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：
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ModelArts与DLS服务的区别？
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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器
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创建联邦学习工程
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Standard自动学习
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Standard自动学习
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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
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横向联邦学习场景
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学习各地管局政策
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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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配置防盗链防止非法流量盗用
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如何防止VPN连接出现中断情况？
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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：
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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：
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如何防止VPN连接出现中断情况？ VPN连接在正常的使用过程中会存在重协商情况，触发重协商的条件有IPsec SA的生命周期即将到期和VPN传输的流量超过20GB，重协商一般不造成连接中断。 大多数的连接中断都是因为两端的配置信息错误造成的，或公网异常导致重协商失败造成的。 常见的连接中断原因有：
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场景介绍
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不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
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如何防止任意源连接RDS数据库
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如何防止任意源连接RDS数据库 数据库开放EIP后，如果公网上的恶意人员获取到您的EIP DNS和数据库端口，那么便可尝试破解您的数据库并进行进一步破坏。因此，强烈建议您保护好EIP DNS、数据库端口、数据库账号和密码等信息，并通过云数据库RDS实例的安全组限定源IP，保障只允许可信源连接数据库。
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场景介绍
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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，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。
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场景介绍
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不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
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场景介绍
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不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
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华为企业人工智能高级开发者培训
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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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如何防止任意源连接数据库
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如何防止任意源连接数据库 数据库开放EIP后，如果公网上的恶意人员获取到您的EIP DNS和数据库端口，那么便可尝试破解您的数据库并进行进一步破坏。因此，强烈建议您保护好EIP、DNS、数据库端口、数据库账号和密码等信息，并通过云数据库TaurusDB实例的安全组限定源IP，保障只允许可信源连接数据库。
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