超分辨率转换

在线推理、能力调测特性，基于Snt9B3，支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作：

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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时中标，并通过自动化确保系统迅速响应竞价，广告推广商必须能够根据业务压力灵活快速并且成本可控地增加容量。 竞享实例的应用 客户使用包周期实例作为常规容量提供服务，在业务高峰时，得益于竞享实例低成本及快速扩缩容特性，竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动化是这项业务的关键，

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 访问外网 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 步骤2：准备应用运行环境 更多 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 高频常见问题

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部署容器化服务。 弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智

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ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式 AI开发平台 ，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 图说ModelArts 图说ModelArts

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用于控制生成文本中的重复程度。调高参数模型会更频繁地切换话题，从而避免生成重复内容。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的词汇的处理方式。调高参数会使模型减少相同词汇的重复使用，促使模型使用更多样化的词汇进行表达。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 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 步骤2：准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

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时赋能精细化运营。 选择基模型/基础功能模型 盘古-NLP-N2-基础功能模型 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。 微调数据来源： 来源一：真实业务场景数据。 来源二：基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三：基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下：

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。

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BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成 区块链 网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用区块链系统，专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效 支持多种高效共识算法，深度优化已有算法，在安全和效率上达到平衡点。 秒级共识（100000TPS+），满足业务性能需求。

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每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。

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模型使用指引 操作指引 图1 模型使用操作指引 表1 模型使用流程详解 序号 流程环节 说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据

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提高RabbitMQ性能 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标，指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数，实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时，会给内存使用带来沉重的负担。为了释放内存，RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。刷盘需要重

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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、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用

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用户体验优化 定制化界面与交互： 方案允许企业根据自己的品牌风格和用户需求定制化界面和交互设计，提供更加个性化和友好的用户体验。 智能化功能： 利用AI技术，如 自然语言处理 和图像识别，方案可以提供智能客服、个性化推荐等功能，提升用户满意度和粘性。 灵活性和扩展性 模块化设计： 方案采

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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。让企业用户聚焦于技术创新，将模型训练、定制的小事交给 ModelArts Pro 。 产品优势 简单的流程式开发 上手快：5分钟即可上手。 门槛低 NO CODE：无需掌握AI算法知识就能完成。 可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。

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