中软国际数据治理专业服务解决方案实践

算法备案公示 下述内容为MetaStudio服务提供的算法备案信息、基本原理、运行机制和目的意图等内容，以保障用户的知情权，方便用户更好的选择和使用MetaStudio服务。 华为云MetaStudio分身数字人驱动算法 表1 分身数字人驱动算法 算法项 描述 算法名称 华为云MetaStudio分身数字人驱动算法

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Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不

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器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和分布式训练进行了优化，可以显著提高训练速度和效率。DeepSpeed提供了各种技术和优化策略，包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积和动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用和计算资源分配。

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两个维度的弹性组件与能力可以分开使用，也可以结合在一起使用，并且两者之间可以通过调度层面的容量状态进行解耦，详情请参见使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩。 组件介绍 工作负载弹性伸缩类型介绍 表1 工作负载弹性伸缩类型 类型 组件 组件介绍 参考文档 HPA Horizont

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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。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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Agent软件，云端时刻感知资产终端风险，防止终端感染和威胁在内网传播。 组网模型 SD-WAN使用的是动态的VPN，可以按需在站点间建立隧道，动态发布路由。SD-WAN组网的站点互联模型和出口互联模型如下所示。 站点互联模型 园区LAN-WAN融合场景的SD-WAN组网方案支持三种站点互联模型：Full-mesh

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循环）和大数据迁移的流程，可以指导企业实施具体的上云迁移工作 最佳实践指导 提供了大量的上云方案最佳实践和经验的分享，比如技术评估和适配改造的最佳实践等，可以指导企业更加有效地规划和实施上云转型 项目管理指导 提供了上云项目管理的方法和落地实践，比如组织上云开工会和大规模演练等，

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轻量级深度学习：增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果

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容器网络与VPC网络融合，性能无损耗。 组网规模 最大可支持2000节点 受限于VPC路由表能力，适合中小规模组网，建议规模为1000节点及以下。 VPC网络模式下，集群每添加一个节点，会在VPC的路由表中添加一条路由（包括默认路由表和自定义路由表），因此集群本身规模受VPC路由表上限限制，创建

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。

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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，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。

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配置信息 参数类型 说明 样例 开通类型 每个子网需配置一个NAT网关和一个弹性公网IP，开通后，子网内所有桌面可访问互联网。 大规模增强型（NAT网关+弹性公网IP） 计费模式 按需计费。 - 网络 根据需求选择VPC和子网。 - NAT网关名称 为了支持 云服务器访问外网 ，并节省IP

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，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 适用于已经自建 AI开发平台 ，仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。 ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备，提供模型部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。

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信息。 迁移方法和策略：总结采用的迁移方法和策略，描述采用的技术、工具和流程，以及与迁移相关的关键决策。 成果评估：评估上云迁移试点的效果，包括成功迁移的应用程序数量、迁移过程中的问题和挑战，以及解决方案和改进措施等，总结迁移试点对企业的业务影响和收益。 技术和性能评估：评估试点

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直接挂载OBS目录进行大规模计算，如何解决偶现报错 问题现象 运行作业时，作业直接挂载OBS目录进行大规模计算。偶现“异常应用”，并日志报错input/output error或file xxx not exists。 问题原因 OBS集群到计算集群之间的带宽达到了上限。 OBS集群的IOPS达到了上限。

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模型数据 模型区域支持用户通过模型去查询对应的模型实例信息。模型实例区域支持用户模糊查询模型实例名称快速定位所查模型实例下的属性数据。属性区域有两种显示方式列表和卡片，支持用户模糊查询属性名称快速定位属性的实时数据。 模型实例数据监视 支持通过选择模型过滤实例，通过选择实例，查询整个实例对象属性点的实时数据

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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该功能依赖UniAgent。UniAgent是统一数据采集Agent，支持脚本下发和执行。 若E CS 未安装UniAgent，则无法免登录发送命令，详细内容，请参见为ECS安装UniAgent。 仅Linux操作系统的ECS支持深度诊断。 支持深度诊断的操作系统类型及版本。 操作系统类型 版本

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