引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取结果，帮助用户提升业务效率。

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，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)：是强化学习过程中一个关键的组成部分

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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% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3% 华为云企业智能应用平台 10% 人工智能综合实验 10% 推荐在线学习 HCIA-AI 推荐线下培训

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于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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通过审批的自建应用，为什么在应用商店显示不出来？ 通过审批的应用需要WE码开放平台发布。发布后才能在应用商店中显示出来；发布时会有icon图像必传识别。发布流程请参见We码平台发布。 父主题： 应用

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了SGE集群和Cromwell引擎的使用方法。 基本使用流程 环境管理 数据管理 工具管理 流程管理 查看和管理执行结果 流程语法参考 语法说明 内置函数 内置变量 流程语法示例 Cromwell引擎 什么是Cromwell引擎 管理Cromwell引擎 投递Cromwell任务

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设备需要等待前一步的输出，通过batch进一步切分成微batch， 网络层在多个设备上的特殊安排和巧妙的前向后向计算调度，可以最大程度减小设备等待（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度

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的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可

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部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用 区块链 系统，专注于自身业务应用的创新与开发。 灵活高效 支持多种高效共识算法，深度优化已有算法，在安全和效率上达到平衡点。 秒级共识（100000TPS+），满足业务性能需求。 区块链账本存储在华为云

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什么是推荐系统 推荐系统（Recommender System，简称RES） ，基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客

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报名设置 管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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stroFlow，还需要进行一些基础和深入的学习。在此您总结了用户咨询的高频问题和搭建经验，并制定了一套完整的学习计划，希望对您的使用有所引导及帮助。 1、快速了解AstroFlow 通过AstroFlow图说和产品介绍，快速了解什么是AstroFlow，单击产品介绍，了解更多。

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应用程序创建成功后，可在应用中心列表中单击应用程序名称查看详细信息。以下是主要参数信息的介绍： 资源栈名称：通过该链接可以跳转到资源栈部署成功后的任务详情页面。 应用ID：当前部署的应用程序在系统中唯一标识，可以通过该标识和应用名称定位问题。 DIS数据服务：通过该链接可以跳转到已创建好的DIS数据服务详情页面。

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，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)：是强化学习过程中一个关键的组成部分

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技能（Skill）是运行在端侧摄像头的人工智能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，技能可应用于：智能园区、智慧家庭、智能车载、智能商超和其他等场景。

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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服务功能区别 SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中

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超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面：

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什么是云容器引擎 云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）是一个企业级的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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HSM支持的密码算法 支持国密算法以及部分国际通用密码算法，满足用户各种加密算法需求。 表1 Dedicated HSM支持的密码算法 加密算法分类 通用密码算法 国密算法 对称密码算法 AES SM1、SM4、SM7 非对称密码算法 RSA（1024-4096） SM2 摘要算法 SHA1、SHA256、SHA384

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