什么是 图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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获取模型网络权重，进行权重格式转换；支持客户进行数据集封装，打通适配模型的训练、微调、在线推理流程；支持客户进行模型的并行化改造，处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持：调研客户业务场景，支持客户分析模型代码结构，分析迁移可行性，设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测

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使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型

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WeLink 推荐 平台推送的知识内容统一归纳到WeLink推荐栏目，企业可以自由选择订阅平台推送内容，可以删除WeLink官方推荐的内容或选择订阅指定分类内容。 文章列表 企业管理员可删除WeLink官方推荐的内容。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“WeLink推荐”>

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批量编辑实例 在推荐实例列表，勾选需要编辑的推荐实例，单击列表上方的“编辑”。 批量删除推荐实例 在推荐实例列表，勾选需要删除的推荐实例，单击列表上方的“删除”。 使推荐实例生效 在推荐实例列表，勾选一个或多个需要生效的推荐实例，单击列表上方的“生效”。 使推荐实例失效 在推荐实例列表，

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可用区ID。 score Integer 推荐分数。 请求示例 设置对 云服务器 资源供给的地域和规格推荐，vCPU范围为2~8，内存范围为4096 MiB~8192 MiB；推荐结果对每个可用区下的每个规格打分，推荐策略为成本策略，接受推荐的区域为“region1”。 POST h

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规格推荐 独享节点规格推荐 应用服务网格性能与集群控制面（Master）节点资源息息相关，请您根据您的业务需求，选择合适的独享节点规格，以提高应用服务网格的可用性。 QPS（每秒请求数）总数 0~20000 20000~60000 节点规格 8U16G 16U32G 其中QPS总

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API（推荐） 引擎版本和规格 磁盘管理 实例管理 参数配置 版本升级 备份恢复管理 日志管理 SQL限流 管理数据库和用户 标签管理 配额管理 任务管理 回收站 插件管理

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上，这些模型的参数可能并不都是最合适的，因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调，简单易用，用户只需要选择训练数据、创建微调任务，模型微调就会对数据进行训练，快速生成模型。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持模型微调。如果模型的“任务类

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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将

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可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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创建模型：选择Qwen2-7B基础模型，使用推荐权重创建个人专属模型。 调优模型：使用不同的调优参数去训练模型。 部署模型服务：将调优后的模型部署成模型服务。 使用模型服务：在MaaS体验模型服务，测试推理结果。 结果分析：分析模型的调优结果和推理结果，对比新闻分类效果。 方案优势 高准确性：利用模型强大的

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分

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API（推荐） 查询API版本 实例管理 逻辑库管理 账号管理 监控管理 会话管理 应用示例

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API（推荐） 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 实例管理 备份管理 参数模板管理 配额管理 数据库代理 日志管理 标签管理 数据库用户管理 数据库管理 SQL限流 任务中心 智能诊断 HTAP-标准版 HTAP-轻量版 多租特性

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推荐告警 应用启动评估后，针对指定云服务会在评估过程中自动生成对应推荐告警。 本章节指导用户在应用详情页面下的推荐告警页签进行相关操作。 在“应用详情”页面，进入“推荐告警”页签。 选择未发布的实验条目，单击“批量发布告警规则”，可以将应用韧性Hub的推荐告警发布至CES/AOM平台。

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API（推荐） 查询数据库引擎的版本 查询数据库规格 实例管理 备份管理 参数模板管理 配额管理 数据库代理 日志管理 标签管理 数据库用户管理 数据库管理 SQL限流 任务中心 智能诊断 HTAP-标准版 HTAP-轻量版 多租特性

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。 方案优势 高识别 该方案基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率高。 稳定可靠 该方案成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。 可定制化 该方案针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 约束与限制 部

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5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>=max_steps时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时，生成模型会每经过save_steps次，保存一次模型版本。

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