Access Key)加密调用请求。 推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。 获取初始化参数 表1 初始化参数 参数名 是否必填 参数说明 来源 graphEndPoint 是 图的访问地址 GES控制台的“图管理”页面，待访问图对应的“内网访问地址”或“公网访问地址”。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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“系统参数初始化”页面。 图3 进入系统参数初始化页面 在“系统参数初始化”页面，查看预置的租户级系统参数和修改的内置系统参数结果，如图4所示。 参数具体说明请参见描述中表2和表3。 图4 预置的租户级系统参数和修改的内置系统参数结果 在“管理 > 系统管理 > 系统参数 > 内

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正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full：指针对全量参数计算。 batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息

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行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备 > 绑定源数据”。界面新增“绑定迁移前的源数据”内容。 对应参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。

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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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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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生命周期”，开启“初始化配置”。 图1 开启初始化配置 表1 初始化配置参数说明 参数 说明 配置初始化函数 如需初始化，请开启此参数。 初始化超时时间（秒） 函数初始化的超时时间，如开启函数初始化功能则设置，不开启则不设置。 函数初始化超时时间设置范围为1-300秒。 函数初始化入口 在

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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只有在扩容之后，集群任务信息为“待重分布”状态时才能手动使用“重分布”功能，其他时段该功能不可使用。 在扩容阶段也可以选择重分布模式等高级配置。 重分布队列的排序依据表的relpage大小进行，为确保relpage大小正确，建议在重分布之前对需要重分布的表执行analyze操作。 调用方法 请参见如何调用API。

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恢复重分布 功能介绍 此接口用于恢复暂停状态下的重分布操作，仅支持DWS2.0集群。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/redistribution/recovery 表1 路径参数 参数

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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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标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。 父主题： 产品介绍

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失效重编译 失效重编译提供一次性入库、失效重编译和级联失效功能。 一次性入库：新建存储过程、函数和PACKAGE使用未定义的对象。例如表、函数或类型不存在，可新建成功，打印告警。系统表pg_object对应的valid字段为false。 失效重编译功能：当未定义的对象都存在时，运行失效重编译高级包pkg_util

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