LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL

查看更多 →

一般性问题 如何使用服务的API？ 区域与可用区 关于数据安全，隐私保护有什么措施？

查看更多 →

一般性问题 什么是DIS？ 什么是分区？ DIS主要应用于哪些场景？ DIS有哪些特点和优势？ DIS有哪些模块及各模块功能？ 如何开通DIS通道？ 数据存储在DIS和转储其他资源有什么区别？ 如何校验软件包完整性？ DIS如何发送和接收数据？ 什么是流控？ DIS对接EPS鉴权

查看更多 →

邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用

查看更多 →

本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu和ceval。AscendCloud-3rdLLM-6

查看更多 →

AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开

查看更多 →

转换为深度归档存储天数：指定在对象最后一次更新后多少天，受规则影响的对象将转换为深度归档存储。如果同时设置转换为低频访问存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存储的时间要比转换为低频访问存储的时间至少长30天。如果同时设置转换为归档存储和转换为深度归档存储，则转换为深度归档存

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

一般性问题 KG与其他服务的关系 什么是 知识图谱服务 如何上传基础数据至OBS 提交 知识图谱 服务相关工单时，如何选择问题所属的产品类型 创建知识图谱时，为何提示“角色权限校验失败” 模型训练的常见报错提示及处理方法 我的图谱用户资源提示已冻结怎么办？

查看更多 →

一般贸易智慧通关 图1 业务流程 报关单草单 企业原始单证生成报关单草单 通过新增”或导入或者智能接口将料号级数据写入系统的进或出口原始单证模块。 在进或出口原始单证界面，单击“生成”，在弹出的界面起始日期 、截止日期 ：是原始单证的日期范围 ； 图2 新增 单击“ 下一步”，列

查看更多 →

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”。

查看更多 →

果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等，否则可能会直接嫁接前文样例的内容，也可以约束只是让它学习参考样例的xxx生成思路、xxx风格、xxx生成方法等。 零样本 对于无

查看更多 →

同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

查看更多 →