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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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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单击“激活”，界面弹出“激活成功”。 界面新增一行用户凭证，此时用户可以在MetaStudio正常使用第三方声音。 图3 声音凭证 更新凭证 访问我的声音凭证页面，可以看到已激活的accessKey和secretKey信息。 图4 声音凭证 单击右侧的“编辑”，在弹出“修改序列号”对话框中，输入使用其他华为云账

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共享音频材料别人听不见声音？ 共享的时候需要高级设置中选择包含音频。 父主题： 会议

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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选同时启用时，在添加转换器时，需要先筛选、再排序、最后分页，如图1。 图1 转换器添加顺序 操作步骤 参考如何登录AstroCanvas中操作，登录AstroCanvas界面。 新建后台筛选转换器。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“转换器 > 全部”，单击“新建转换器”。

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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样例报文：对应API接口的响应样例报文数据格式，数据集的元数据结构由该样例报文经转换器处理后的数据结构确定。 转换器：选择新建转换器中创建的转换器或AstroCanvas预置的转换器，用于对数据进行转换处理。本示例新建一个转换器，用于返回符合条件的数据。 图3 新增一个转换器 数据预览：单击该按钮，可预览测试数据。 单击“保存”，完成数据集的创建。

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ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“自动学习”，单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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选同时启用时，在添加转换器时，需要先筛选、再排序、最后分页，如图1。 图1 转换器添加顺序 操作步骤 参考如何登录AstroCanvas中操作，登录AstroCanvas界面。 新建后台排序转换器。 在主菜单中，选择“数据中心”。 在左侧导航栏中，选择“转换器 > 全部”，单击“新建转换器”。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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样例报文：对应API接口的响应样例报文数据格式，数据集的元数据结构由该样例报文经转换器处理后的数据结构确定。 转换器：选择新建转换器中创建的转换器或AstroCanvas预置的转换器，用于对数据进行转换处理。本示例新建一个转换器，用于返回符合条件的数据。 图3 新增一个转换器 数据预览：单击该按钮，可预览测试数据。 单击“保存”，完成数据集的创建。

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（可选）购买第三方声音 支持的语言类型 购买套餐 获取accessKey和secretKey 激活第三方声音 查看消费明细

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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数据集所使用的转换器已创建，如何创建请参见新建转换器。 AstroCanvas预置了转换器供用户直接使用，用于把调用API接口返回的数据转换成二维结构。若使用AstroCanvas预置的转换器，则无需执行此操作。本示例中，请提前创建图1中的转换器。 图1 AstroZero转换器 创建数据集

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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，则另一表中的列返回“null”。 图7 新建汇合转换器 图8 通过左连接实现数据汇总 转换器：新建转换器的名称，本示例中设置为“汇合”。 目录：选择转换器的存放目录，本示例选择预置分类。 转换器内容：按需进行设置，本示例转换器内容如下，即将“多数据流1”和“多数据流2”中的数据进行汇总。

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