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。

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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返回状态码为200：设置随流检测配置成功后的状态返回码。 FlowCommonOutput对象的参数列表，详细请参见表3。 返回状态码为400：接口更新失败后的状态返回码。 详细信息请参见实际响应消息体。 返回状态码为500：接口发生内部错误后的状态返回码。 详细信息请参见实际响应消息体。

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flow 相同的流接入时删除老的SA。 cpu table updated 插拔SPU板时删除非本CPU的SA。 flow overlap 加密流中的IP地址与对端的IP地址冲突。 spi conflict SPI冲突。 phase1 sa replace 新IKE SA替换老的IKE SA。

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Ac

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g1.xlarge.4 4 16 中 中 1 × M60-1Q 1 XEN g1.2xlarge 8 16 中 中 1 × M60-2Q 2 XEN g1.2xlarge.8 8 64 中 中 直通 8 XEN g1.4xlarge 16 32 中 中 1 × M60-4Q 4 XEN

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。 在“key1”下单击密钥后的“显示”按钮，即可显示访问密钥，并出现复制按钮。 分别复制“存储账户名称”和“密钥”，添加到MgC Agent（原Edge）凭证管理中。添加方法请参考添加资源凭证。认证方式选择“AK/SK”。AK对应存储账户名称，SK对应密钥。

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微认证课程学习常见问题 如何获得微认证的学习材料？ 微认证课程学习的形式是什么样的？ 在哪里可以进行课程学习？ 课程里有测试题，是否通过就能拿到证书？ 父主题： 华为云微认证

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： Standard自动学习

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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感，脱敏）的设定、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

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strings 背书组织 proposal_hash String 请求数据哈希 transaction_summary Object 交易详情 表4 KVRead 参数 参数类型 描述 key String 读键 version version object 读集键的版本 表5 version

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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"] 返回状态码为400：入参校验失败后的状态返回码。 详细信息请参见实际响应消息体。 返回状态码为500：接口发生内部错误后的状态返回码。 详细信息请参见实际响应消息体。 响应示例 返回状态码为200：查询随流检测防仿冒报文配置成功后的状态返回码。 HTTP/1.1 200 OK

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明

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