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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件，一行一个分词，主词文件最大支持100M。如果涉及单词，必须改成小写字母。 停词词库 停词为用户不希望进行分词或者关注的词语，例如“的”、“什么”、“怎么”等。停词词库是用户自定义的停词词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件，一行一个分词，停词文件最大支持100M。

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native_analyzer”设置为“true”），否则分词加速不生效。 包含“nested”字段的索引不支持开启文本索引加速。 文本索引加速 索引merge任务优化 开启以上三种数据导入性能优化后，集群的索引merge任务会增加，通过指定配置项“index.merge.scheduler

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主词词库是用户自定义的词库，初始状态为空。默认选择“不更新”表示不配置该词库。 当需要添加自定义的主词词库时，单击“更新”，选择txt格式的词库文件。 当无需添加自定义的主词词库时，单击“不使用此词库”，删除词库。 停词词库 停词词库是用户自定义的词库，初始状态为空。默认选择“不更新”表示不配置该词库。

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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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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件，一行一个分词，主词文件最大支持100M。如果涉及单词，必须改成小写字母。 停词词库 停词为用户不希望进行分词或者关注的词语，例如“的”、“什么”、“怎么”等。停词词库是用户自定义的停词词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件，一行一个分词，停词文件最大支持100M。

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

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PostgreSQL自带的parser插件适用于分词比较简单的语言（如英语），按照标点、空格切分语句即可获得有含义的词语，而中文比较复杂，词语之间没有空格分隔，长度也不固定，分词还和语义有关，因此parser不能用来做中文分词，建议使用zhparser。 zhparser是PostgreSQL的中文分词插件，安装后

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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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native_analyzer”设置为“true”），否则分词加速不生效。 包含“nested”字段的索引不支持开启文本索引加速。 文本索引加速 索引merge任务优化 开启以上三种数据导入性能优化后，集群的索引merge任务会增加，通过指定配置项“index.merge.scheduler

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主词词库是用户自定义的词库，初始状态为空。默认选择“不更新”表示不配置该词库。 当需要添加自定义的主词词库时，单击“更新”，选择txt格式的词库文件。 当无需添加自定义的主词词库时，单击“不使用此词库”，删除词库。 停词词库 停词词库是用户自定义的词库，初始状态为空。默认选择“不更新”表示不配置该词库。

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中文搜索推荐采用短语搜索。 由于中文默认采用的是一元分词，每个汉字单独分词，搜索时会匹配同时包含搜索语句中每一个汉字的日志，本身便具有模糊搜索的特性，当需要更加精确的结果时，推荐采用短语搜索。 运算符 搜索语句支持的运算符请参考表3。 除in运算符外，其他运算符不区分大小写。 运算符的优先级由高到低排序如下所示：

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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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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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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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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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学生姓名 性别 学校 索引类型 选择“文本”。 选择“文本”。 选择“文本”。 分词方法 选择“普通分词”。 选择“不分词”。 选择“不分词”。 分词选项 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 选择“不涉及”。 作为过滤条件 选择“N”。 选择“Y”。 选择“Y”。 参与关键词搜索

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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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参数名称 参数类型 是否必选 描述 versionId String 否 参数解释： 待恢复归档或深度归档存储对象的版本号。 约束限制： 无 取值范围： 无 默认取值： 无，如果不设置则默认指定最新版本的对象。 请求消息头 该请求使用公共消息头，具体请参见表3。 请求消息元素 表1

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