pore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向A

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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训练 服务器 ，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool对外接口说明，包

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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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模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征

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使用STS SDK（NUWA框架） 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件，只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置，即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS，保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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分布式执行框架 GS_235100005 错误码： Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案：请使用INTERNAL

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人或者公开共享。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch 启动/停止实例 同步裸金属服务器状态 父主题： 弹性裸金属DevServer

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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硬件设备运维监控 设备监控 选择左侧菜单栏“会议室管理 > 运维监控 > 硬终端信息”，企业所有硬件设备信息一目了然。 配置管理 管理员可以通过添加配置文件，统一设置硬件设备的基本配置和IdeaHub配置。 选择左侧菜单栏“会议室管理 > 运维监控 > 配置管理”。 单击“批量配置”，填写配置信息，单击“保存”。

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硬件安装云化设备 根据部署规划时的网络设备安装点位设计、设备间互联等信息，完成网络设备的硬件安装、连线、上电等操作，参见表1。 表1 硬件安装与布线任务一览表 任务 任务说明 参考链接 安装硬件设备 硬件设备安装需要遵循施工规范，常见的硬件施工规范有： 物理设备必须可靠接地。 物

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硬件类商品使用指导 完成服务监管 用户成功购买的硬件类商品支付成功后，需要进入“我的云商店>服务监管”页面查看硬件商品物流状态，并及时确认验收。服务监管详细流程请参考：硬件类商品服务监管。 联系商家 如需联系商家提供服务，可以点击商品名称进入商品详情页获取商家的联系方式。 父主题：

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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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