中软国际数据治理专业服务解决方案实践

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。De

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xxx.com:443/dl_model/model.h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。

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rts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelAr

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数据加密 创建与卸载SFS Turbo加密文件系统 通过加密传输保护网络传输链路的数据安全

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用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节

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旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关

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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”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；模型精度较轻量级提升约20%

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云服务使用KMS加密最佳实践 E CS 服务端加密 OBS服务端加密 EVS服务端加密 IMS服务端加密 SFS服务端加密 RDS数据库加密 DDS数据库加密 DWS数据库加密 06 API 通过DEW开放的API和调用示例，您可以使用并管理密钥、密钥对。 API文档 API概览 如何调用API 02

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g:ResourceTag/<tag-key> - kms:RecipientAttestation kms:RequestAlias kms:ResourceAliases kms:EncryptionContext kms:cmk:encryptData 授予使用指定的KMS密钥加密小数据的权限。 write

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密钥管理

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密钥对管理

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和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：单人表演视频。 算法原理：通过深度学习算法识别人脸表情和人体姿态，转换为表情基系数及数字人骨骼驱动数据。 输出结果：表情基系数、数字人骨骼驱动数据。 应用领域：应用于影视制作、虚拟人姿态控制

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数据加密服务 DEW KMS密钥不处于“计划删除”状态 KMS密钥启用密钥轮换 检查C SMS 凭据轮转成功 CSMS凭据启动自动轮转 CSMS凭据使用指定KMS CSMS凭据在指定时间内轮转 父主题： 系统内置预设策略

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"spec_id": 2, "run_path": "<训练结果保存根路径>", "training_data_path": "<训练数据的OBS路径>", "test_data_path": "<测试数据的OBS路径>", "algorithm_type": "DEEPFM"

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加密数据 功能介绍 功能介绍：加密数据，用指定的用户主密钥加密数据。 接口约束 使用非对称密钥加密数据时，请记录选择的密钥ID和加密算法。解密数据时，您将需要提供相同的密钥ID和加密算法。如果指定的密钥和加密算法与用于加密数据的值不匹配，解密操作将失败。 使用对称密钥解密时，不需

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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及数字字符组成。 训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个

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加密数据密钥 功能介绍 功能介绍：加密数据密钥，用指定的主密钥加密数据密钥。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/encrypt-datakey 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护； 支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private

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