横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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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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成长地图 | 华为云 开源镜像站 开源镜像站（Mirrors）是由华为云提供的开源组件、开源操作系统及开源DevOps工具镜像站，致力为用户提供全面、高速、可信的开源组件/OS/工具下载服务。 详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Mirrors 01 了解 开源镜像站由华为云

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在Mirrors中搜索镜像库/组件

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的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关键业务，商业案例少；自研周期长，并需要长时间进行验证。 能力强大 100%兼容开源，支持一键扩容，深度优化开源代码提升性能和可靠性，支持消息查询、消息迁移等高级特性。

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与开源RocketMQ的差异 分布式消息服务RocketMQ版在兼容开源RocketMQ基础上，对版本特性做了一定程度的定制和增强。 表1 分布式消息服务RocketMQ版与开源RocketMQ的差异说明 功能项 分布式消息服务RocketMQ版 开源RocketMQ 延迟消息/定时消息

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开源命令兼容性 Redis 4.0支持及禁用的命令 Redis 5.0支持及禁用的命令 Redis 6.0支持及禁用的命令 Redis 7.0支持及禁用的命令 Web CLI中支持和禁用命令 实例受限使用命令 部分命令使用限制 Redis 3.0支持及禁用的命令（已停售） Memcached支持和禁用的命令（已停售）

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D CS 基于开源Redis、Memcached向用户提供一定程度定制化的缓存服务，因此，除了拥有开源服务缓存数据库的优秀特性，DCS提供更多实用功能。 与开源Redis差异 表1 DCS与自建开源Redis的差异说明 比较项 开源Redis DCS Redis 服务搭建 从自行准备服务器资源到Redis搭建，需要0.5~2天。

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ClickHouse开源增强特性 MRS ClickHouse具备“手动挡”集群模式升级、平滑弹性扩容、高可用HA部署架构等优势能力，具体详情如下： 手动挡集群模式升级 如图1所示，多个ClickHouse节点组成的集群，没有中心节点，更多的是一个静态资源池的概念，业务要使用Cl

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旧版”，进入旧版接入中心。） 在右侧“开源监控系统”面板单击“Prometheus 通用实例”卡片。 入口二： 选择“Prometheus监控 > 实例列表”，单击“创建Prometheus实例”。 在“创建Prometheus实例”弹出框中，设置实例名称、企业项目，和实例类型信息。

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MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公

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使用Mirrors中的开源镜像

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Spark开源命令支持说明 本章节介绍了目前 DLI 对开源的Spark SQL语法的支持情况。详细的语法、参数说明，示例等信息请参考Spark官方文档。 表1 DLI Spark开源命令支持说明 功能描述 语法示例 DLI Spark 2.4.5 DLI Spark 3.3.1 创建数据库

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IoTDB开源增强特性 IoTDB开源增强特性：可视化 可视化运维，包含安装、卸载、一键启动和停止、配置、客户端、监控、告警、健康检查、日志。 可视化权限管理，无需后台命令行操作，支持库表级别读写权限控制。 日志级别的可视化配置动态生效、可视化下载、可视化检索、审计日志等功能。 IoTDB开源增强特性：安全加固

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是否支持退订 如何查看API使用次数 接口的并发是多少 调用API报错IVS.0015怎么处理 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 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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一键创建体验应用为什么启动很慢？ 灰度发布部署版本为什么不能更换镜像？ 为什么我的集群不能启用Istio？ 包周期的独享节点如何退订？ 更多 网格集群 启用istio服务网格时，状态一直为安装中 卸载istio服务网格时，状态一直为未就绪 更多 灰度发布 灰度发布部署版本为什么不能更换镜像？

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创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。

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