自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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CS G文件共享的作用？ 网关部署连通本地网关和CSG控制台，但还不能实现本地数据上下云功能。因此需要用户同时在CSG管理控制台创建文件共享，连接本地网关到对象存储（OBS），用户本地应用系统挂载文件共享，即可通过NFS协议读/写存储在OBS上的数据。 父主题： 概念类

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操作用户组 功能介绍 操作用户组，如添加用户、删除用户。 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 /v2/{project_id}/groups/{group_id}/actions

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修改操作用户密码 操作场景 出于 MRS 集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 对系统的影响 修改MRS集群用户密码后，如果

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创建MRS操作用户 如果您需要对您所拥有的 MapReduce服务 （MapReduce Service）进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），通过IAM，您可以： 根据企业的业务组织，在您的华为云

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制作用户桌面镜像 操作场景 该任务指导用户制作用户桌面镜像。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 已获取操作系统管理员“Administrator”账号的密码。 操作步骤 登录 云服务器 控制台。 在左侧列表中选择“ 弹性云服务器 ”。 在待制作镜像的云 服务器 所在行，选择“更多

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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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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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ISDP产品功能整体框架 功能模块 角色说明

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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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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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修改操作用户密码 操作场景 出于MRS集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 该章节操作仅适用于MRS 3.x之前版本集群。

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预置转码模板的作用？ 媒体处理服务内置大量常用的音视频转码模板，已包含转码输出文件所支持的全部格式，包括分辨率、编码格式等。所以使用预置转码模板不仅能提高转码效率，还能减少自建转码模板配置错误导致的转码失败问题。转码预置模板可以在媒体处理服务控制台的“全局设置 > 预置模板”界面查看。

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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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预置框架启动流程说明 PyTorch Tensorflow Ascend-Powered-Engine Horovod/MPI/MindSpore-GPU 父主题： 训练基础镜像详情介绍

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35XX系列芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片，高性能推理能力，支持基于深度学习技术，实现图像、视频的分析、推理的智能推理摄像机，帮助用户快速安装、部署多种AI技能。 HiLens Framework 封装基础开发组

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pore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向A

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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