在数据生成服务->核心网->NFV日志数据的任务列表，支付数据集费用成功后点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需2-5分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，点击任务右侧的图标，可以在数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集查看通过数据生成服务生成的数据集。

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的过程。 DevOps的核心理念就是CALMS，包括文化和精益的理念、度量和分享。我们有一个自动化的工具平台在支撑。任何先进理念的落地一定离不开最终沉淀下来的自动化工具平台。如果全部靠人完成，那么这个活动将无法快速变现，并且难以高质量地重复执行。所以在核心实践方面，DevOps团

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配置核心交换机注册上线 前提条件 两台配置相同的同系列核心交换机已在线下完成堆叠配置，并执行reset netconf db-configuration重启清空配置。堆叠的具体配置可通过交换机堆叠助手获取对应指导。 已完成第三方路由器到核心交换机的对接，保证路由可达。 配置堆叠组

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配置核心交换机上线 核心交换机通过出口AR上管理网VLAN开启的DHCP Option148获取云平台地址，上线云平台。该信息已经在创建LAN-WAN互联（管理网）中配置。 前提条件 两台核心交换机已添加到站点中，具体操作请参见创建站点并添加设备。 操作前，请确保AR设备与核心交换机之间未连线或者连线被断开。

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配置核心交换机上线 核心交换机通过出口AR上管理网VLAN开启的DHCP Option148获取云平台地址，上线云平台。该信息已经在创建LAN-WAN互联（管理网）中配置。 前提条件 两台核心交换机已添加到站点中，具体操作请参见创建站点并添加设备。 操作前，请确保AR设备与核心交换机之间未连线或者连线被断开。

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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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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 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

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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

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在数据生成服务首页任务列表，点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需5-10分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，通过数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集，查看通过数据生成服务生成的数据集，如下图所示:

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在数据生成服务首页任务列表，点击任务右侧按钮，查看任务详情，如下图所示：进入数据生成任务详情界面后，可以查看任务名称、创建人、创建时间、故障场景总数、故障注入总数、应用场景、业务类型、话务背景、指标类型等信息。同时以曲线图的方式展示数据样例，可以查看数据信息和标注信息。如下图所示：单击任务详情界面上“故障详情列表”按钮，可以看到本数据集注

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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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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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large 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。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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在数据生成服务首页，单击故障模式库按钮，可以查看故障模式库信息，如下图所示：

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