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

查看更多 →

用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不支持修改恢复方式，不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后，会产生一个标准存储类别的对象副本，即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢

查看更多 →

恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

查看更多 →

准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

查看更多 →

SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。

查看更多 →

telligent EdgeFabric，简称IEF）等基础设施，提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力，并支持多队列管理，方便多业务进行应用规划。BCE基于Volcano构建混合调度能力，可以支持批量作业的并发调度，在容器技术的加持下，BCE可以做到秒级应用部署，且能按照使用

查看更多 →

天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

查看更多 →

ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 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

查看更多 →

联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

查看更多 →

购买常见问题 2 在线学习 自主进行在线课程学习，学习之后可以进行自我测试。详细操作指导请参考开发者认证课程学习常见问题 3 实验练习 本实验承载在华为云开发者学堂的KooLabs云实验。 4 理论考试 自主选择时间，在线考试。考试满分100分，60分通过。为了保障考试通过后能获

查看更多 →

LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务过程中，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。 本方案目前仅

查看更多 →

Object 响应结果内容data、分页数据 result出参： 参数 类型 描述 pos int 当前页，从0开始 total_count int 总数量 data List<Object> 响应结果内容data data出参： 参数 类型 描述 sceneId Long 场景id

查看更多 →

概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

查看更多 →

升了在复杂任务上对大模型进行微调的效率和性能，核心在于其独特的学习率比率（loraplus_lr_ratio）机制，适用于那些需要精确控制模型微调过程的场景，当前该策略仅支持qwen1.5-7B指令监督式微调。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务

查看更多 →

超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

查看更多 →

LoRA的精髓进一步提升了在复杂任务上对大模型进行微调的效率和性能，核心在于其独特的学习率比率（loraplus_lr_ratio）机制，适用于那些需要精确控制模型微调过程的场景，当前该策略仅支持qwen1.5-7B指令监督式微调。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务

查看更多 →

IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

查看更多 →

如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”作为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

查看更多 →

描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的训练报告进行对比，输出训练任务在不同超参下的评估指标，同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中

查看更多 →

learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

查看更多 →

新闻自动分类是一个简单的分类任务，5281条数据的数据量也较小，因此LoRA微调和全参微调都能取得较好的调优结果。 LoRA微调由于可调参数少，所以学习率设置比全参微调大。 全参微调用相同的“3.00E-05”学习率就出现了过拟合的现象。 由结果可知第1个和第3个模型服务的训推效果较好。 父主题：

查看更多 →