力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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已登录 数据复制服务 控制台。 迁移任务未结束。 结束任务 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（

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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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主席结束会议 接口名称 WEB_EndConfAPI 功能描述 主席结束会议时调用该接口。 应用场景 主席结束会议。只有主席才能进行该操作。处理结果由消息MSG_END_CONF_RSP上报。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_EndConfAPI

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结束白板标注 表1 结束白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/stop 接口功能 结束白板标注 接口说明 本接口调用后，可结束白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数 类型

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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stopShar

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结束持续定位 请求参数 无。 返回结果 无。 请求示例 无。 父主题： 位置

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录制结束事件 当企业下的某个会议结束，服务端会推送录制结束事件消息的post请求到企业开发者回调URL。 请求参数请参考：表1。 响应消息： 200 OK，没有Body体。 会议开启录制的情况下，录制结束时推送。 推送录制结束事件示例 请求消息： POST /openapi/meetingevent

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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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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

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对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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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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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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更多 自动学习 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队？ 训练作业一直在等待中（排队）？ ModelArts训练好后的模型如何获取？

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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