Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如，若

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提供多种简化策略，适用于不同精度和计算需求。 仿真准备模块： 提供干扰修复、对称检测、规范几何体检测等通用仿真的前期准备算法。 提供中面查找、梁模型、表面焊接和点焊接等结构分析的前期准备算法，也提供部分CFD的准备算法。 网格修复模块： 自动修复生成的网格文件，确保没有漏洞、非流形边界等问题。 优化网格质量，提高仿真和分析的精度与稳定性。

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均默认为“工程师”角色。如果您想对iDEE业务面的权限进行细粒度控制，您可以根据实际业务需求创建新的角色，并根据需要调整角色的权限。后续可根据不同用户的职能和权限划分角色，从而细化对系统资源和敏感数据的访问控制，简化iDEE权限管理。 本文以授予IAM用户iDEE业务面下的工作台只读权限为例，介绍如何自定义角色。

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组织管理：提供统一组织角色权限控制管理RBAC模型，权限可控，管理统一。 产品学习：打造低代码领域学习资源池，阶梯化的专家成长路径，协助用户快速上手。 资产中心：提供平台级多业务资产，供多业务场景用户开箱即用，构建快、选择多、标准化。 一站式业务门户构建，千商千面，灵活搭建企业应用中心 统一应用收口：企业可灵活

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选择部件编码：输入相关搜索条件信息后单击“查询”，在查询结果当中选中Part&Part版本，单击“下一步”。 第二步 选择工序组、加工面：配置“工序组”和“加工面”，单击“下一步”。 第三步 编辑、绑定线体：单击“优选线体”右侧的，完成线体参数的配置，单击“保存”。 图2 优选线体配置 表1

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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重定向广告（Retargeting）是一种基于应用、网页广告的定向技术，即针对广告受众（Audience）的浏览行为进行分析，在同一个广告位，推送为该用户定制的广告，实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户，是带动全球在线企业营收的主要因素之一。为了有效服务于广告，在极快的响应时间内实

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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：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts Standard提供的在

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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

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元数据操作API 索引操作API HyG图管理API HyG算法API HyG Job管理API 原生算法API 图统计API 图操作API Job管理API Cypher操作API 交互式事务API 运维监控API 父主题： 业务面API

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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，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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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。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 热轧钢板表面缺陷检测工作流

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l侧不高于15%（32MB SharedBuffer，6万页面数据）。 multi-get查询访问压缩数据比非压缩数据性能劣化，驱动侧不高于30%，plsql侧不高于40%（32MB SharedBuffer，6万页面数据）。 table-scan查询访问压缩数据比非压缩数据性能

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通过GES开放的API和调用示例，您可以使用并管理图数据。 管理面API 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API Graph+ Plugins 业务面API 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 路径API 图统计API

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别速度快。 零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 云状识别工作流 支持上传多种云状图数

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择

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l侧不高于15%（32MB SharedBuffer，6万页面数据）。 multi-get查询访问压缩数据比非压缩数据性能劣化，驱动侧不高于30%，plsql侧不高于40%（32MB SharedBuffer，6万页面数据）。 table-scan查询访问压缩数据比非压缩数据性能

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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