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strings 对比类型列表，action为open时必填： object_comparison：对象对比。 lines：行对比。 account：用户对比。 compare_policy 否 String 对比策略： normal：普通对比。 manyToOne：多对一对比。 interval_hour

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域名 转移场景对比 转移场景对比如表域名转移场景说明所示 表1 域名转移场景说明 操作 适用场景 使用限制 是否影响DNS解析 域名过户 当想要变更域名的“域名所有者”或者“域名所有者类型”时，可采用域名过户操作实现。 已创建待过户的域名信息模板并完成模板的实名认证。 待过户的域名信息模板与域名在同一帐户下。

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集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 表1 网络模型对比 对比维度 容器隧道网络 VPC网络 云原生网络2.0 适用场景 对性能要求不高：由于需要额外的VXLAN隧道封装，相对于另外两种容器网络模式，性能存在一定的损耗（约5%-15%）。所以容器隧道网络适用于对性能要求不是特别高的业务场景，比如：W

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计费模式对比 云数据库RDS提供包年/包月、按需计费和两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，

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DDL工具测试对比 测试步骤 创建4张表，表结构如下： CREATE TABLE if not exists users ( `rid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `nid` bigint(20) DEFAULT

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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源库名称。 target_db String 目标库名称。 status Integer 对比状态。 0：对比不一致 2：对比一致 3：目标库表不存在 4：对比失败 5：正在对比中 6：等待对比中 7：任务已取消 8：源库为空 9：目标库为空 10：源库和目标库都为空 11：源表不存在

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String 对比任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 target_db_name 否 String 目标库名称。 db_name 否 String 源库名称。 type 否 String 类型。 compare：对比 unCompare：无法对比 limit

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保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的。性通效率支柱为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，可以用于系统的软件性能工程，也可用于指导性能调整和优化。 成本优化支柱： 专注

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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-Z

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据有诸多好处，它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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训练作业的创建方式介绍 创建方式 适用场景 使用预置框架创建训练作业 如果您已在本地使用一些常用框架完成算法开发，您可以选择常用框架，创建训练作业来构建模型 使用 自定义镜像 创建训练作业 如果您开发算法时使用的框架并不是常用框架，您可以将算法构建为一个自定义镜像，通过自定义镜像创建训练作业。

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象时的默认对象存储类别随之修改。 存储类别对比 对比项目 标准存储 低频访问存储 归档存储 深度归档存储（受限公测） 特点 高性能、高可靠、高可用的 对象存储服务 高可靠、较低成本的实时访问存储服务 归档数据的长期存储，存储单价更优惠 深度归档数据的长期存储，存储单价相比归档存储更优惠

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源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、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

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据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和MindSpore开发框架进行搭建、训练

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性能 实例性能 单节点多指标 多节点单指标 父主题： DBA智能运维

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性能 历史性能 实时性能 实时诊断 性能趋势对比查看 自定义图表 父主题： DBA智能运维（旧版）

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