ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、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。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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删除路由表中连接的传播 操作场景 本章节指导用户在企业路由器的路由表中删除传播。 约束与限制 删除传播时，通过传播自动学习的路由也会被一起删掉。通过传播学习的路由的“路由类型”为“传播路由”。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“网络

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compute.hwclouds-dns.com。解析该EIP的PTR记录可以获取默认反向 域名 。您也可以登录DNS控制台单击反向解析添加弹性公网IP的反向解析，添加后将覆盖默认值。 父主题： 反向解析

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创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下：

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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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云防火墙（CFW） 不支持 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 对于不同类型的连接，传播路由的学习内容有差异，具体如表6所示。 表6 传播说明 连接类型 路由学习内容 虚拟私有云（VPC）

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检

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标签传播（Label Propagation）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1，不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。

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添加到域名的反向解析。 本章节介绍如何创建并管理反向解析，如表1所示。 表1 反向解析管理说明 操作 适用场景 使用限制 创建反向解析 介绍如何为 云服务器 （如E CS ）创建反向解析。 反向解析属于项目级资源，在创建之前需要先设置区域和项目。 每个租户支持添加50个反向解析。 管理反向解析

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默认路由表传播 可选参数。 为了简化您后续的网络配置流程，此处建议您开启“默认路由表传播”功能，开启之后： 开启该功能，需要设置“传播路由表”，指定默认传播路由表。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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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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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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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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美-圣保罗一 关联概述 传播 传播是企业路由器和连接的路由学习关系，一个连接可以和多个ER路由表建立传播关系，为连接创建传播后，可以将连接的路由信息自动学习到ER路由表中。 如果不创建传播，可以手动在路由表中添加连接的静态路由。 您可以通过以下方法创建传播： 手动创建：选择任意路由表，并在路由表中为连接创建传播。

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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路由表。 默认传播路由表支持修改，企业路由器创建完成后，您可以创建新的路由表，并将新的路由表设置为默认传播路由表，具体请参见修改企业路由器配置。 设置完默认传播路由表后，在企业路由器中新创建连接时（比如连接A），会自动为连接A在默认传播路由表中创建传播。 创建传播后，会有以下作用：

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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