检出的定义是什么 检出是在部件最新版本上创建出一个副本版本出来，用户可在此副本（可理解为草稿态的版本）上多次进行属性、BOM和关联文档的修改，确认修改后进行检入。 检入后会将部件升级一个小版本，最新修改的内容在小版本上体现。 检出后部件处于锁定状态，其他人不可再检出，且副本版本仅

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NVLink技术，实现GPU之间的直接通信，提升GPU之间的数据传输效率。能够提供超高的通用计算能力，适用于AI深度学习、科学计算，在深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域都能表现出巨大的计算优势。 规格 表8 P2vs型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练时

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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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EC的配额是什么？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可管理的智能企业网关数量等。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 EC的资源类型和配额说明请参考约束与限制。 如何查看EC各项资源的配额请参考查看配额。

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PCE的定位是什么？ PCE计划的定位是联合共拓商业模式下的机会点协同机制。在这个协同机制中，伙伴与华为云就像“一个团队”基于共享机会点进行联合拓展，包括机会点识别、分享机会点、机会点确认、达成销售。 父主题： 机会点共享

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

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标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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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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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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订阅免费模型 发布免费模型 数据集的分享和下载 AI Gallery的资产集市提供了数据集的分享和下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要的数据集，存储至当前帐号的OBS桶或ModelArts的数据集列表。分享者可将已处理过的数据集发布至AI Gallery。 下载数据集

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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当“开发环境”选择“WebIDE”时展示，用于设置当前环境规格对应的环境实例。 如果当前选定的规格有环境实例，可选择已存在的实例。 如果当前选定的规格没有可用的实例，可选择“新建一个新环境”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面，如图1所示。界面说明如表2所示。 图1 联邦学习工程详情界面 表2 界面说明 区域

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录制文件的格式是什么？ 录制的文件格式为MP4。 父主题： 会议录制

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局部微调（LoRA）：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少计算资源和时间消耗，且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。

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