，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输出相关的核心指标，并获取相应的问题数据与原因等，从而基于这些指标，快速决定下一轮迭代的执行优化。 Workflow介绍 Workflow（也称工作流，下文中均可使用工作流

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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在上面这个例子中， 第一次迭代使用0作为游标， 表示开始一次新的迭代。 第二次迭代使用的是第一次迭代时返回的游标， 即命令回复第一个元素的值 ：17 。 从上面的示例可以看到， SCAN命令的回复是一个包含两个元素的数组， 第一个数组元素是用于进行下一次迭代的新游标， 而第二个数组元素则是一个数组，

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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创建一次集群检测任务 功能介绍 该接口用于创建一个集群检测任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/ai-ops 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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网站漏洞扫描 一次需要多久？ 网站漏洞扫描的时长，跟多种因素相关，包括网站规模（即自动爬取的页面数）、网站响应速度、页面复杂度、网络环境等，通常扫描时长为小时级别，最长不超过24小时。 测试环境下，200个页面的网站完成一次全量扫描耗时约1个小时，这里仅供参考，请以实际扫描时间为准。

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计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图

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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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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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用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 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。

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较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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评分、训练耗时、参数取值，以及超参优化任务的参数信息。 评分图：在图表中显示每次迭代训练得到的模型评分。 超参图：在图表中显示每次迭代训练的超参取值及对应的模型评分。 试验时长图：在图表中显示每次迭代训练的超参取值及对应的训练时长。 父主题： 模型训练

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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训练模型的开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集的变化、训练算法或者超参的变化都可能会影响模型的质量。用户可将训练完成的优质模型打包到模型管理中，进行统一管理。模型管理中可以查看模型包的详细信息、将多个归档好或者打包好的模型合打成一个模型包、发布模型包至应用市场、创建联邦学习实例、发布成在线推理服务。

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max_iterations 是 Int 模型训练的最大迭代轮数。取值范围[1,1000]。 early_stop_iterations 是 Int 在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时，迭代停止，训练结束。取值范围[1,1000]，不大于max_iterations。

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TaurusDB标准版和RDS for MySQL有什么区别 RDS for MySQL使用开源MySQL内核，快速跟随社区版本进行迭代，云上托管数据库。 TaurusDB标准版基于开源MySQL内核深度自研，提供更多更强的内核能力，包含16K原子写，压缩，分区增强等能力。 父主题： 产品咨询

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