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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全方位检测：提供多模

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。 权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重：匹配问答与配置元素的近似度时，该元素对应实例所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时，实体实例“不止英雄”所占比例大小。

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在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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客户声音制作案例 单击声音样例.zip，下载如表1所示的音频文件。 mos分是从音色相似度、情感表达效果和声音音质方面，进行整体效果综合评分的结果。 表1 音频文件 版本 类别 原音文件 合成音文件 版本差异 适用场景 基础版声音制作 女声 基础版媒体1.wav 基础版媒体2.wav

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快速审核。 自然语言处理 套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术，计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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或真人的外貌、行为特点，并具备一定的智能和情感，可以进行交互和表达。数字人也可以被称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点：

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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9。 表9 属性级情感分析（高级版）输出参数说明 参数 说明 待分析文本 输入待分析的文本。 情感标签 1表示积极，0表示消极。 置信度 识别结果的可靠程度。 挖掘列表 属性级情感挖掘列表。 属性类别 属性的类别。 情感标签 情感标签，0：负向，1：正向。 情感标签置信度 属性分析结果可靠程度。

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自然语言处理基础 服务接口说明 分词 多粒度分词 依存句法分析 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（高级版） 句向量 实体链接 关键词抽取 事件抽取 成分句法分析 父主题： API

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噪声，尽可能保证回答中不存在异常数据。如空数据、重复、水印和异常字符等。 数据多样性：微调数据需要具有一定的多样性，多样性能增加任务的复杂度和难度，让模型能够处理不同的情况和问题，提升模型泛化性。例如，现在需要微调一个文案创作的模型，模型需要生成各个城市的宣传文案： 文案创作场景-典型低质量数据：数据多样性差。

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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果的OBS桶中查看情感分析结果文件。 图5 情感分析结果文件 文本情感分析结果将保存至json同名文件，分析结果包括情感态度标签（0代表消极，1代表积极）以及标签置信度。 图6 情感分析结果 如果用户上传空文本，分析结果将返回提示“文本不能为空”。 图7 情感分析结果 （可选）进

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FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性，在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和

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情感分析（领域版） 功能介绍 领域情感分析，针对电商，汽车领域，自适应领域（通用、电商、汽车）的用户评论进行情感分析。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用领域套餐包，购买时请在自然语言处理价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。

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实体级情感分析 功能介绍 实体级情感分析，本接口用于检测指定实体（entity）在文本（content）中的正负面分析，适用于金融方面公司实体正负面新闻的分析。 文本与实体长度的和不超过512字，编码方式UTF-8。建议对数据预处理，对于文本或实体为空的内容进行过滤。如果文本或实体为空，接口不支持。

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了溢出滚动后，此配置项才生效 文本样式 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。 对齐方式：设置文本的对齐方式，可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高：输入数值或拖动，调整文字的每一行之间的间距。

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文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题： 组件介绍

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域设置一个标题等类似文字，用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态：设置字段的状态，如普通和隐藏。 普通：设置为普通后，页面上该字段可正常显示，且可进行配置。

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