视频压缩算法参数。在带宽优先模式下，该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频峰值码率（Kbps） 视频压缩算法参数。该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频平均质量 视频画面的平均质量系数。在质量优先模式下，该值越大，视频质量越差。取值范围5~59。

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通过autoFlushMaxInterval可保证数据量较小时的时效性，如对时效性无强制要求通常不建议设置的太小，建议不低于3s走默认值即可。 通过autoFlushBatchSize可控制一批数据的最大条数，一般来说攒批量越大，对于整体入库性能会更好，对性能来说通常该参数的设置推荐越大越好，参数的设置根据业务

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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支持切换分辨率：可更改视频分辨率，分辨率越高，图像越清晰，占用的带宽越大。 支持切换码率类型：可切换码率类型为“变码率”或者“定码率”，并配置对应的码率上限、码率值。 支持切换图像质量：图像质量越好，占用带宽越大。 支持配置帧率：可更改每秒显示的帧数，帧率越高，图像越真实，占用带宽越大。 支持配置I帧间隔：可更改I帧

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5893 0.8 11785 2947 下图为当Host方拥有不同数据量时，使用横向联邦对比己方独立训练的性能对比。 图1 Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在己方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果

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对于TaurusDB标准版实例： 正常情况下，无论是高可用实例还是单机实例，创建时间都在5~7分钟之间。只读实例的创建时间与主实例的数据量有关，数据量越大，创建时间越长。如果主实例为空实例，创建实例大约需要7~8分钟。 如果超过这个时间，创建过程可能存在问题，请及时联系客服人员处理。

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对于TaurusDB标准版实例： 正常情况下，无论是高可用实例还是单机实例，创建时间都在5~7分钟之间。只读实例的创建时间与主实例的数据量有关，数据量越大，创建时间越长。如果主实例为空实例，创建实例大约需要7~8分钟。 如果超过这个时间，创建过程可能存在问题，请及时联系客服人员处理。

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时是否不删除原表，直接执行清空表操作，取值范围：

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视频压缩算法参数。在带宽优先模式下，该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频峰值码率（kbit/s） 视频压缩算法参数。该值越大，视频质量越好。取值范围256~100000。 18000 视频平均质量 视频画面的平均质量系数。在质量优先模式下，该值越大，视频质量越差。取值范围5~59。

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磁盘每秒进行的读写次数 磁盘读和写延迟（秒） 秒 磁盘读写时延 IO队列数 / 磁盘设备平均IO队列长度，节点磁盘IO时间加权值。该值越大，表示节点的磁盘性能越好。 进程状态 个 处于不同状态的进程数量 连接跟踪表条目数 个 已分配：连接跟踪表当前已分配的条目数 总容量：连接跟踪表的最大条目数

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场景下，对数据库的负载情况。 建议 执行查询时，只选择需要返回的字段，不需要的字段不要返回。 查询时间范围越小，查询性能越好。 查询时TAG值越精确查询性能越好。尽量是单时间线查询，即指定所有的TAG值，或者尽量指定越多的TAG值。 在查询中的group by time intervals后增加fill(none)

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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