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    深度学习是ai 更多内容
  • 附录:指令微调训练常见问题

    of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspee

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  • 可信联邦学习作业

    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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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    请求消息元素表 元素名称 元素类型 是否必选 描述 RestoreRequest Container 参数解释: 恢复信息的容器。 约束限制: 无 取值范围: 无 默认取值: 无 Days Integer 参数解释: 恢复对象后,会生成一个对象的标准存储副本,此参数指定恢复有效期,即标准存储副本的保存时间。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    成功的任务数。 Failed count 失败的任务数。 Skip count 增量上传/下载/复制、同步上传/下载/复制跳过的任务数。 说明: 跳过的任务数也会记录到成功的任务数中。 Warning count 执行完成但包含警告的任务数。 说明: 产生警告的任务可能失败的也可能成功的

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  • 什么是云容器引擎

    什么云容器引擎 云容器引擎(Cloud Container Engine,简称CCE)一个企业级的Kubernetes集群托管服务,支持容器化应用的全生命周期管理,为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算(

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  • GPU加速型

    Tesla M60 GPU卡,能够支持DirectX、OpenGL接口,可以提供最大显存16GiB,支持最大4096 × 2160分辨率,专业级图形工作站的首选。 规格 表6 G3型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB) 最大带宽/基准带宽 (Gbps) 最大收发包能力

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 创建纵向联邦学习作业

    选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段标签。 训练时需勾选使用的特征选项,勾选后可以跳过特征分箱,直接进行训练。 分箱方式包括等频分箱和等距分箱。等频分箱指经过计算使得每个分箱区间包含大致相等的实例数量;等距分箱指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至

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  • 什么是Fabric

    什么Fabric DataArts Fabric(简称Fabric)华为云提供的数据+AI一站式开发平台,提供从数据处理、分析到模型微调、推理、部署上线的全生命周期管理能力,让数据工程师、数据科学家、AI应用开发工程师等多角色使用自己最熟悉的工具,在同一个工作台上工作,实现从

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  • 产品功能

    求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 与其他云服务的关系

    S的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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  • AI智能生成

    AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用:智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习,理解用户输入的集成业务需求,匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器,生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题:

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  • louvain算法(louvain)

    project_id String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name String 图名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName String 算法名字。 parameters parameters

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS: 服务器 贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙

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  • Volcano调度概述

    Volcano调度概述 Volcano一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性,提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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  • 欢迎使用基因容器服务

    欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务(GeneContainer Service,G CS )。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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