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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选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量。如果设置了这个参数，训练过程将只使用指定数量的样本，而忽略其他样本。这可以用于控制训练过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓

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纵向联邦建模场景 使用 TICS 多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景

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为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 当您将微调的模型部署以后，输入一个已经出现在训练样本中的问题，模型生成的结果很好，一旦输入了一个从未出现过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 训练参数设置：您可以通过绘

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每

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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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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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HFL—横向联邦学习 3.VFL_TRAIN---纵向联邦学习（训练） 4.VFL_EVALUATE---纵向联邦学习（评估） 5.VFL_ID_TRUNCATION---纵向联邦学习（样本粗筛） 6.VFL_FEATURE_SELECTION---纵向联邦学习（特征选择） 7.

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数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过小，导

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多语言SDK提供丰富的资产存储管理接口，支持图片、视频、音频、3D模型、文本等富媒体的一键存储。安全、高可靠、类型丰富，无需考虑容量限制。 基于深度学习和大样本库的 内容审核 能力，支持对图片、文本、视频进行涉黄、广告、涉暴等内容的自动检测，帮助客户降低业务违规风险。 CND全球稳定加速，将数字

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提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后，可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计

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为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI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

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业？ 如何查看ModelArts消费详情？ ModelArts上传数据集收费吗？ ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ ModelArts自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 训练作业如何收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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