中软国际数据治理专业服务解决方案实践

支持自动抽取模型元信息，实现结构化管理仿真历史数据；支持低码流程模板编排，积累仿真流水线模板与自动化APP。 支持基于专业、产品管理仿真规范，操作手册，形成仿真知识库。 跨领域仿真协同 统一管理多物理场仿真模型、跨纬度（材料、零部件、子系统、系统、体系等）层级仿真模型、跨学科仿真

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节点形态 支持虚拟机和 裸金属服务器 混合 支持虚拟机和裸金属 服务器 混合 网络 网络模型 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 网络性能 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗

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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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服务管理 服务管理配额占用多少取决于各类数据服务调用所需的计算资源规模。 数据管理 数据管理配额占用多少取决于模型承载的实例数据规模。 父主题： 计费FAQ

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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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的可用IP数和集群规模的影响，详情请参见网段规划建议。 网段规划建议 在集群网络构成中介绍集群中网络地址可分为集群网络、容器网络、服务网络三块，在规划网络地址时需要从如下方面考虑： 三个网段不能重叠，否则会导致冲突。且集群所在VPC下所有子网（包括扩展网段子网）不能和容器网段、服务网段冲突。

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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OPS02 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 OPS02-01 进行需求管理和迭代开发 OPS02-02 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 父主题： 卓越运营支柱

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什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了 虚拟私有云VPC 的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。

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自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。

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学习数据的潜在模式和规律，进而提高模型的性能、准确性和鲁棒性。 节省时间与成本：AI预标注可以显著减少人工干预，提高标注的效率和一致性，帮助用户节省标注成本和时间，尤其是在大规模数据集的处理过程中。 总的来说，数据标注是数据工程中不可或缺的一环，通过高效、准确的标注过程，ModelArts

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列的“发起评估”，可对该模型发起一次评估作业，用于评估该模型在非训练数据集上的表现。 评估作业需要选择和训练数据集数据结构相同的两方数据集，以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确率/AUC/KS/F1/召回率/精确率，取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标，值越大说明训练出的模型越好。

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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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产品规格 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）的产品规格如下所示： 表1和表3约束限制中应用、基础版数据建模引擎、节点、增量包、用户和MCU数量范围是指同一华为账号同一区域下，服务或服务对应配置项可设置的数量下限和上限。约束

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城市园区室外三维模型生产 城市园区室外三维模型生产，主要适用于1万张照片以内的小规模数据及人工刺点处理等。数据处理方式采用常规流程。 小城镇全场景三维模型生产 小城镇全场景三维模型生产，主要适用于1万-20万张照片以内的大规模数据处理及分割子区块处理等，分割子区块可以降低数据量大的情况

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特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 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

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通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练 通过多层大语言模型集成和训练，数智员工具备通识教育、职业培训和入职培训所需的能力。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复

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当的言论。 准确率高：过滤掉不良信息和不当言论，保证教学内容安全。 内容审核-视频 流 直播平台 把视频流审核集成到直播平台，可实时判断出色情、暴力、恐怖和敏感词等内容，保障直播平台的安全和健康。 场景优势： 实时性：视频流审核可以实时地检测和过滤不良内容，及时防范不良内容的传播。

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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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