华为云自研渲染引擎：利用 云服务器 的GPU能力，实现离线与实时的光线追踪渲染，照片级真实光影效果，兼容存量材质格式对接，免去设计师手动材质调参，大幅提升设计效率。 图6 GPU 图7 调参 核心技术3：3D云设计+3D云制造同源一体化软件 设计生产一体化：3D云设计、3D云订单、排产软件同源一体化，同一

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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LoRA的精髓进一步提升了在复杂任务上对大模型进行微调的效率和性能，核心在于其独特的学习率比率（loraplus_lr_ratio）机制，适用于那些需要精确控制模型微调过程的场景，当前该策略仅支持qwen1.5-7B指令监督式微调。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务

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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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在其他特征操作前先对数据集进行样本采样。数据采样后所有的特征操作，都是基于采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量，提升特征操作的处理速度。 数据服务 支持网络工参、性能、告警等各种类型数据的快速采集。一方面提供大量工具提升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。

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200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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登录方式概述 管理控制台登录 在移动设备上登录云 服务器 什么是 弹性云服务器 技术专题 全部 云计算小课专题 轻松学习E CS 的选购和基础配置的技巧轻松学习ECS的选购和基础配置的技巧 虚拟私有 云专题 汇聚云图说、视频、入门、最佳实践等，为您揭秘华为 虚拟私有云专题 汇聚云图说、视频、最佳实践，带您玩转华为云OBS

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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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调优模型，使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“调优”。 在“创建模型调优任务”页面，配置参数。 由于需要分析模型调优效果，需要创建多个调优任务，不同调优任务的参数值配置请参见表2和表3。 表2 创建调优任务 参数 说明 取值样例 任务设置 任务名称

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有哪些可以利用依赖的工具链，疑难问题求助依赖社区途径。 调优经验不足：昇腾迁移调优经验少，CANN层问题不会处理，不了解昇腾的调度逻辑。缺乏大模型调优经验，针对模型性能与精度优化没有有效的方法，没有类似算子优化层面的高阶调优能力。 通过本方案实现的业务效果： 本章节介绍如何通过天

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码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务

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话框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 =

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需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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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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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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