模型及配置文件等需存储在用户的OBS中，路径格式为"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如你的模型存放在OBS上，桶名为dl_model，文件名为model.h5，则路径填写为"obs://your_ak:your_sk@obs

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模型及配置文件等需存储在用户的OBS中，路径格式为"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如你的模型存放在OBS上，桶名为dl_model，文件名为model.h5，则路径填写为"obs://your_ak:your_sk@obs

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XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量

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Funding Head的激励金额为多少？ 10万元/人次（中国区） 父主题： 专职人员激励（FH）

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训练最后一个epoch卡死 问题现象 通过日志查看数据切分是否对齐，若未对齐，容易导致部分进程完成训练退出，而部分训练进程因未收到其他进程反馈卡死，如下图同一时间有的进程在epoch48，而有的进程在epoch49。 解决方案 对齐数据。 父主题： 训练作业卡死

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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保证金金额为多少，如何收取？ 保证金金额为客户完整使用一个计费周期资源的官网价。保证金从客户储值卡或者现金账户余额中扣取。扣款顺序为：先扣储值卡，后扣现金账户余额。 父主题： 保证金

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dataframe”下SX和TX的值。 单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0

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训练一个epoch的现象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。 举例：对一个已经完成的训练作业（假设训练了50个epochs），想要训练更多的epochs（追加30个epochs），假设上一个训练作业的输出目录为“obs:

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5 训练相关参数：模型保存频率（按epoch计数）。 predict False 是否进行推理预测，默认为False。如果设置True，需要在resume参数设置已经训练完成的模型的obs路径。 resume empty 如果predict设置为True，需要填写Tensorfl

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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规格以上，导致对计算资源的规格要求极高，主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TFLOPS，内存在2GB规格左右，ROM空间在2GB左右，需要将端侧模型大小控制在百KB级别，推理时延控制在百毫秒级别。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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train_url 将被赋值为"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。

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XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量

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客户端单IP连接的个数为多少？ 2020年7月以及之后购买的实例，Kafka实例的每个代理允许客户端单IP连接的个数默认为1000个，在此之前购买的实例，Kafka实例的每个代理允许客户端单IP连接的个数默认为200个，如果超过了，会出现连接失败问题。您可以通过修改配置参数来修改单IP的连接数。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型微调-SFT局部调优资源，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已创建同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“ 自然语言处理 ”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件的微调数据集。

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