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。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如

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相关文档 1 对“如何调用API”章节进行整改 更加详细的描述了API的调用方法，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。

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"path": "***", "state": "absent" 原因分析 由于对输入的路径没有权限导致。 处理方法 处理方法有如下三种： 采用对当前用户可以访问的文件目录。 使用权限更高的用户，如：root。 给当前用户赋予更高权限：在“/etc/sudoers”文件中添加“'user

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"path": "***", "state": "absent" 原因分析 由于对输入的路径没有权限导致。 处理方法 处理方法有如下三种： 采用对当前用户可以访问的文件目录。 使用权限更高的用户，如：root。 给当前用户赋予更高权限：在“/etc/sudoers”文件中添加“'user

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。

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设置NLP连接器对接参数，单击“保存”。 名称：新建连接器的名称。 访问密钥ID：配置为前提条件中获取的“Access Key Id”对应的值。 访问密钥：配置为前提条件中获取的“Secret Access Key”对应的值。 区域：NLP服务所在的区域，可以跨区域，即NLP和AstroZero不在同一个区域。

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日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process

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formance”中的“Settings…”。 再出现的界面中选择“Advanced”，选择“Virtual memory”中的“Change…”。 再出现的界面中的“Custom size”中的“Initial size（MB）”以及“Maximum size（MB）”中填入6

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配置为前提条件中获取的“Access Key Id”对应的值。 访问密钥 配置为前提条件中获取的“Secret Access Key”对应的值。 区域 NLP服务所在的区域，可以跨区域，即NLP和AstroZero不在同一个区域。 项目ID 当前用户的项目ID，配置为前提条件中获取的值。 描述

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人脸区域左上角到X轴的距离。 Y坐标 人脸区域左上角到Y轴的距离。 名人信息 图片人物的相关信息。 图像标签 自然图像的语义内容非常丰富，一个图像包含多个标签内容，图像标签服务准确识别自然图片中数百种场景、上千种通用物体及其属性，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐

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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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成课程学习。 操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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视频输入模块 视频采集器 读取摄像头视频帧 获取视频的宽度 获取视频的高度 示例-输入

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样式透传：启用后，可以将设置好的样式透传给组件的子节点。 样式类：当前组件使用的 CSS 样式类名，可在 CS S代码中进行引用。 预置样式风格：预置的组件样式。 样式：使用CSS代码自定义组件样式。自定义代码支持多行输入，并高亮显示样式参数。 正则校验：提交表单时触发的对字段的校验。 自定义

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长度：配置字段长度，字段值太长则按配置的长度截取，类型为“CHAR”时实际长度不足则空格补齐，类型为“VARCHAR”时实际长度不足则不补齐。 map 是 无 数据处理规则 将每行数据按照指定的分隔符，分隔成多个字段，供之后的转换算子使用。 当字段的值与实际的类型不匹配时，该行数据会成为脏数据。 输入字段列数

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get_execution_inputs(execution_id) 功能描述 查询该次执行时的输入。 输入参数 参数 是否必选 参数类型 参数描述 execution_id 是 String 执行结果ID，可以为create_execution接口的返回值。 返回值 参数 参数类型 参数描述 inputs JSONObject，参见表1

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输入模块简介 hilens::AudioCapture类 使用音频采集器来读取本地音频文件的数据，相关头文件已集成到“hilens.h”。 #include <hilens.h> 构造及析构函数 ~AudioCapture() virtual hilens::AudioCapture::~AudioCapture()

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