网络 背景信息 上行链路NQA 当前企业通常以双上行链路方式接入Internet，以保证链路的稳定。网络质量分析NQA（Network Quality Analysis）是一种实时的网络性能探测和统计技术，可以对响应时间、网络抖动、丢包率等网络信息进行统计。NQA能够实时监视网络

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网络 服务（Service） 路由（Ingress） Pod网络配置 从容器访问公网 网络管理FAQ 父主题： Autopilot集群用户指南

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网络 网络概述 容器网络 服务（Service） 路由（Ingress） DNS 集群网络配置 容器如何访问VPC内部网络 从容器访问公网 网络管理最佳实践 父主题： Standard和Turbo集群用户指南

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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网络 虚拟私有云 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，以下简称VPC）为云耀 云服务器 构建了一个逻辑上完全隔离的专有区域，您可以在自己的逻辑隔离区域中定义虚拟网络，为云耀云 服务器 构建一个逻辑上完全隔离的专有区域。 虚拟私有云更多信息，请参见《虚拟私有云用户指南》。

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网络 集群网络地址段规划实践 集群网络模型选择及各模型区别 使用VPC和云专线实现容器与IDC之间的网络通信 自建IDC与CCE集群共享 域名 解析 通过负载均衡配置实现会话保持 不同场景下容器内获取客户端源IP 通过配置容器内核参数增大监听队列长度 为负载均衡类型的Service配置pass-through能力

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带宽等网络特性，方便管理、配置内部网络，进行安全、快捷的网络变更。同时，您可以自定义安全组内与组间 弹性云服务器 的访问规则，加强弹性云服务器的安全保护。 虚拟私有云更多信息，请参见《虚拟私有云用户指南》。 子网 子网是用来管理弹性云服务器网络平面的一个网络，可以提供IP地址管理、D

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dnsConfig中配置的nameserver数量之和不超过3个。 CCE集群pod与CCI集群中pod通过service互通的使用指导 安装插件，勾选”网络互通“功能。 安装成功后租户账号下会自动创建负载均衡器，可以通过网络控制台进行查看。 创建弹性CCI侧pod，并配置service发布。

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Arts推出了限时免费的计算规格，让您 免费体验 自动学习功能。 图1 自动学习提供的免费规格 自动学习训练免费规格资源不包含OBS存储资源费用。存储在OBS的数据，按您使用的OBS规格进行计费。 免费规格声明（模型训练） 自动学习训练免费规格用于使用体验，训练作业会在1小时后自动停

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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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迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。 在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。

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算法内的计算控制变量。 convergence定义每次迭代各个点相较于上次迭代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。

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率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划

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只有对于昇腾有基础理解，配合一些诊断工具，面对复杂问题时，才能进行进一步诊断与定位，进而发挥NPU的能力。 性能调优可以先将重点放在NPU不亲和的问题处理上，确保一些已知的性能问题和优化方法得到较好的应用。通用的训练任务调优、参数调优可以通过可观测数据来进行分析与优化，一般来说分

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用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间。

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