中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题： 功能介绍

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冲突，每个网段下有足够的IP地址可用。集群创建后不支持修改容器网络模型，您需要在创建前做好规划和选择。 强烈建议您在创建集群前详细了解集群的网络以及容器网络模型，具体请参见容器网络。 Master节点数量与集群规模 在CCE中创建集群，Master节点可以是1个、3个，3个Mas

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提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。

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点的规划时，精准规划网络位置。 分析故障根因 快速轻松地识别任何网络或基础设施问题的根本原因，也让您能更好地了解构成IT基础架构的所有组件和关系。 IT基础设施管理 通过图形化网络设备关联关系，让您更好的了解设备、资产的状态，极大降低设备管理成本。

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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 5000 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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收集、管理和分析，以及按周期防爆处理。CCE支持ICAgent和log-agent两种工具进行日志采集。 CCE支持对集群节点/工作负载的资源水位，运行状态，网络流量等进行全方位的监控。同时在易用性上，提供良好的可视化视图，支持多级下钻与关联分析。 CCE支持上报告警和事件，通过

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如何申请新增云资源年度规模≥100万元/年以上的项目补贴？ 项目新增云资源年度规模≥100万元/年（海外区域为12.5万美元/年）以上的项目，仅对获得至少一项能力标签的华为云服务伙伴进行补贴。 以伙伴在权益申请时是否获得能力标签为准，在项目报备阶段不设置卡点。 父主题： 项目报备

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，采用

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收藏模型数据 概述 可以通过分组的方式将相似数据信息收藏到“我的空间”，方便查看使用。 前提条件 已完成采集技术模型和录入业务模型。 操作步骤 登录ROMA Connect，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 我的空间”。

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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Database 数据库。 Composition 组合，是整体与部分的关系，但部分不能离开整体而单独存在。 Aggregation 聚合，是整体与部分的关系，且部分可以离开整体而单独存在。 Realization 实现，是一种类与接口的关系，表示类是接口所有特征和行为的实现。 Dependency

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可以看到，这是一个典型的用户信息和访问行为的事实表。在一般星型模型中，用户信息和访问行为一般分别存放在维度表和事实表中。这里我们为了更加方便的解释Doris的数据模型，将两部分信息统一存放在一张表中。 表中的列按照是否设置了AggregationType，分为Key（维度列）和Value（指标列

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保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

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时，仅计算音视频和考试的时长，作为添加内容时长的参考，支持手动编辑。 图4 添加内容1

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率

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