t-Token”的值即为Token值。 X-Language 否 String 请求语言类型。默认en-us。 取值范围： en-us zh-cn 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 master_weight 否 Integer 主节点权重。 readonly_nodes

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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修改读写分离权重 功能介绍 修改指定实例的读写分离权重。 该接口计划于2024-04-30下线。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQL 11、RDS for PostgreSQL

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“等频离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“频率”。例如，根据weight进行等频离散，设置weight最小值为5，最大值为200，离散频率为200。等频离散会按照weight值的大小进行排序之后，以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值

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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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化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。 特征值：高效求解CAE仿真场景中出现的大型稀疏矩阵的特征值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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调用接口的认证方式分为Token和AK/SK两种，如果您使用的Token方式，此参数为必填，请填写Token的值。Token获取方式，请参考获取用户Token。 响应消息 表4 响应参数 参数 参数类型 描述 url String 授权重定向URL。 请求示例 无 响应示例 { "url": "https://github

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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--model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --saver：检查模型保存名称。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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} 加载转换模型权重路径。 --save-dir : ${SAVE_DIR} 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : ${TOKENIZER_PATH} tokenizer路径。 --add-qkv-bias : 为qkv这样的键和值添加偏差。 CON

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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-target-tensor-parallel-size：与后续微调TP值保持一致 -target-pipeline-parallel-size：与后续微调PP值保持一致 -load-dir：原始HuggingFace权重 -tokenizer-model:tokenizer路径 -save-dir:从

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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。 约束限制 仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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