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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SQL审核 SQL审核功能能够帮助用户在开发阶段发现隐藏在代码中的SQL规范性、设计合理性和性能等问题，内置200多条审核规则，覆盖DML、DDL、PL/SQL等各类SQL的深度审核，且支持规则内风险级别、阈值及建议内容的调整，和规则间的自由组合创建定制化审核模板。支持Gauss

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finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset

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顶部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 底部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 左侧：设置图表与图层左侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 右侧：设置图表与图层右侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 x轴 显示/隐藏x轴：单击“x轴”

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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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转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存

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支持多少个Topic？ 不同实例规格支持的Topic个数不同，具体参见表1、表2、表3、表4和表5。 表1 实例规格说明（分布式消息服务RocketMQ版4.8.0） 资源规格 代理（个） 存储容量（GB/代理） 单个代理TPS 单个代理Topic数上限 单个代理消费组数上限 rocketmq

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域名 赎回价格是多少？ 域名在注册、续费、转入等操作时的价格不同，具体价格请参考价格计算器的“价格详情”页签。 如图1所示。 图1 域名赎回价格 父主题： 域名续费和赎回

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定时任务 定时学习任务是学习任务升级功能。定时任务会按照设置好的学习周期自动发布，减轻管理员工作量，减少重复工作。 入口展示 图1 入口展示 创建定时任务 操作路径：培训-学习-定时任务-【新建】 图2 新建定时任务 图3 基本信息 任务期限：是指当学员收到任务到任务结束的时间 图4

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finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset

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finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset

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PC推荐配置是多少？ 推荐配置： CPU： Intel i7 四核 3.0GHZ及以上 内存： 8GB及以上 可用硬盘空间： 8GB及以上 父主题： 产品规格

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接口的并发是多少 人证核身 标准版（三要素）、人证核身证件版（二要素）默认并发为10qps。 父主题： API使用类

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SWR的配额是多少？ 容器镜像服务 对镜像数量没有配额限制，您可以根据需要上传镜像。 容器 镜像服务 对单个用户的组织数量限定了配额，如表1所示。如果您需要添加更多的组织，请提交工单申请。 表1 容器镜像服务配额 资源类型 配额 组织 5 父主题： 通用类

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使用预设学习率，有效避免模型震荡。 表3 LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 target_modules LoRA微调层 LoRA微调的layer名关键字。

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图3 积分总览 手动推送课程，点行中按钮，弹窗选择课程、学习要求、学习期限，确定后推送课程给对应人员 图4 人员课程推送 可配置积分项 可导出人员积分总览为Excel 可点齿轮按钮，设置列表字段的显示隐藏及冻结，新建积分项默认隐藏 选择“作业人员->积分管理->积分应用-积分应用规则”进入积分应用规则配置

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顶部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 底部：设置图表与图层顶部的间距，可以通过输入数值或单击调节。 左侧：设置图表与图层左侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 右侧：设置图表与图层右侧的间距，可以通过输入数值或单击调节。 x轴：显示或隐藏x轴。显示时，可以设置x轴的样式。

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说明： batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh

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CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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