确定”，开始模型训练。 在“自动学习>模型训练”页面，等待训练结束。当训练状态变为“已完成”时，表示训练结束，您可以在当前页面查看训练详情。 如果训练结果满意，可执行下一步部署上线，如果不满意，建议您优化数据及其标注信息，然后再启动一次训练。 参考部署上线，将训练所得的模型部署为在线服务。

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和重新训练的自动迭代，以保证模型的精度损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常

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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。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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数

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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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结束投屏 int result = [mShareServiceController stopSharing:^(id stopSharingCallback) { }]; 接口描述 APP调用IdeaShareServiceController实例对象的stopSharin

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在“实时同步管理”页面的任务列表中，选择要结束的任务，单击“结束”。 在弹出框中单击“是”，提交结束任务。 当任务状态异常时（例如任务失败、网络异常），DRS会勾选“强制结束任务”优先结束任务，减少等待时间。 “强制结束任务”会直接释放DRS资源，请检查是否存在影响，确认同步情况。 如果需要正常结束任务，请先修

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结束任务 功能介绍 结束租户指定ID任务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v5/{project_id}/jobs/{job_id}/stop

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会议结束通知 接口描述 会议结束收到该通知。 方法定义 1 2 3 4 5 6 /** * 会议结束该后，会收到通知 * * @param reason 会议结束后的错误码 */ void onConfEnded(ConfEndedReason

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会议结束事件 当企业下的某个会议结束，服务端会推送会议结束事件消息的post请求到企业开发者回调URL。 会议结束后，如果会议预定的结束时间还没到，可以再次加入该会议。 请求参数请参考：表1。 响应消息： 200 OK，没有Body体。 推送会议结束事件示例 请求消息： POST

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会议结束通知 通知描述 收到该通知时，表示当前会议已结束。 方法定义 1 - (void)onConfEndedNotify:(HWMSDKERR)confEndCode; 注意事项 SDK初始化时设置globalHandler代理对象或者在需要处理的界面设置代理对象。 参数描述

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训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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均涌现出超高水平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，

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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会议结束通知 通知描述 收到该通知时，表示当前会议已结束。 方法定义 1 virtual void OnConfEndedNotify(const HwmConfEndInfo *confEndInfo) {}; 注意事项 无。 参数描述 表1 结构体HwmConfEndInfo参数说明

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在“实时迁移管理”页面的迁移列表中，选择要结束的迁移任务，单击操作列“结束”。 在弹出框中单击“是”，提交结束任务。 一般情况下，结束任务功能可以确保特殊对象迁移的完整性（触发器、事件会在结束任务阶段迁移）。 当任务状态异常时（例如任务失败、网络异常），DRS会勾选“强制结束任务”优先结束任务，减少等待时间。

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yTaskPictureByCondition） 功能介绍 按照作业对象ID、作业对象名称、作业对象编码、作业类型名称、采集开始时间、采集结束时间筛选获取场景ID。 相关API 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添

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