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 Framework模块是一个基础公

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异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 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 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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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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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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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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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://x.x.x.x:1234

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什么是 图像搜索 图像搜索（ Image Search ，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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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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多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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附录：部署常见问题 如何解决DeepSeek-R1概率不触发深度思考的问题 问题：DeepSeek-R1概率不触发深度思考 解决方法：在prompt最后面添加“<think>\n”。 { "messages": [{ "role": "user",

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Go语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例（1.4风格） 链代码示例（2.0风格） 链代码调测 父主题： 链代码开发

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如何开通自然语言服务？ 目前自然语言服务所有接口均已商用。首次使用自然语言处理服务，需要开通服务，然后通过API的方式使用自然语言处理服务。 开通服务操作 进入自然语言处理基础官网，单击“立即使用”，进入自然语言处理控制台。 在“总览”页面，选择需要使用的服务，在操作列单击“开通服务”。

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除传译员以外与会者的收听语言频道，收听语言频道与发言语言频道需要一致。 speakLanChannel 是 String 除传译员以外与会者的发言语言频道，发言语言频道与收听语言频道需要一致。 includeOriginalVoice 否 Integer 收听语言频道是否包含原始音频（与会者发言的原声，音量较低）

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图2 创建多语言&工程符号 表1 基本信息 参数 参数说明 多语言键 填写需要设置多语言的键。建议您根据企业自身情况定义多语言键的命名规则，按照规则填写多语言的键，方便您快速进行多语言值的映射及查找。 例如您需要在英语环境下切换界面词“创建”，此处可以填写“创建”。 多语言值 填写多

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删除多语言&工程符号 操作场景 本文指导您在应用运行态删除多语言&工程符号。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 多语言&工程符号”，进入“多语言&工程符号”页面。 勾选需要删除的多语言&工程符号，单击“删除”。 在弹出的提示框中，单击“确定”。

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LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.5.901） 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink

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多语言的计费规则？ 文本转语音是以字数来计费的，多语言不是计费项，无需另外付费。 自研声音目前只有中英文，声音合成按需计费标准为：¥200.00/百万字，可以在MetaStudio服务概览页面的“声音合成”卡片中查看，如图1所示。 图1 声音合成计费项 第三方声音的计费标准，详见云商店 语音合成 商品页面的价格表。

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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