多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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output（任务输出参数） task.output参数结构说明 参数 是否必选 类型 说明 obs 是 Object OBS输出路径，请参见obs字段数据结构说明。 hosting 否 Object HOSTING输出类型，仅云上作业支持，至少选择一种输出类型。使用该输出类型时，用户

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输出格式相关 KooCLI支持的输出格式有哪些？ 如何定义JMESPath表达式 KooCLI与输出相关的系统参数有哪些，推荐使用哪些？ 新输出参数cli-output，cli-query，cli-output-num在使用时的注意事项有哪些？ 旧输出参数cli-output-r

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设置本地音频输出 接口名称 WEB_SetAIOutputAPI 功能描述 设置本地音频输出时调用该接口。 应用场景 设置本地音频输出是否启用。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetAIOutputAPI 参数 表1 设置本地音频输出参数

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输入输出定义 连接参数 连接器无需认证，无连接参数。 定义输入 输入参数 此触发事件在流类型执行动作中使用，它的输入是在创建流类型执行动作的第二步“配置输入”中定义的，在该触发事件中单击右下角“mock数据”可以填写数据用于mock测试。 输出参数 和输入参数相同。 定义输出 输入参数

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查询插件输出配置 功能介绍 查询插件输出配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{domain_id}/agent-plugin/plugin-output 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 租户ID 请求参数

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开源Kafka输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务

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自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (

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MRS OpenTSDB输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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D CS 输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到分布式缓存服务（DCS）的Redis中。Redis是一种支持Key-Value等多种数据结构的存储系统。可用于缓存、事件发布或订阅、高速队列等场景，提供字符串、哈希、列表、队列、集合结构直接存取，基于内存，可持久化。有

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MRS Kafka输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统，具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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enable_output_null 否 当“encode”为“json”时，可以使用该参数来配置是否输出空字段。 “true”表示输出空字段（值为null）。 “false”表示不输出空字段。 示例 将数据以csv格式写入到edgeHub主题abcd中。 1 2 3 4 5 6 7

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MRS OpenTSDB输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到MRS的OpenTSDB中。 前提条件 确保MRS的集群已经安装了OpenTSDB。 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与MRS集群建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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准备结果输出通道 视频智能分析服务作业的输出结果为DIS或者Webhook时，需要提前准备输出通道。 创建DIS通道 视频智能分析服务作业的结果输出类型选择为DIS时，在创建作业前，您需确保DIS通道已开通成功，开通方法请参见开通DIS通道。 运行Webhook Service

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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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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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实时分析输出 算子简介 将经过数据管道清洗后的数据输出到实时分析，作为实时分析的数据来源。 算子配置 算子配置项如图所示： 算子名称：用户指定这个算子的名称。 管道输出数据名称：用户声明这个输出的名称，以便在实时分析作业的“管道数据输入”算子中使用。 属性：用户选择需要将哪些属性输出给实时分析进行后续的分析任务。

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