指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 As

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适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改 问答机器人 规格

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导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies

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避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时 当集群使用IPVS作为kube-proxy负载均衡模式时，您可能会在CoreDNS缩容或重启时遇到DNS概率性解析超时的问题。该问题由社区Linux内核缺陷导致，具体信息请参见https://github.com/torvalds/li

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l - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_index_col - 算子输出的预测label对应的标签列，默认为"prediction_index" prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction"

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如果您是首次使用ModelArts的用户，建议您学习并了解如下信息： 基础知识了解 通过基础知识章节的内容，了解ModelArts相关的基础知识，包含AI开发的基础流程、AI开发的基础概念，以及ModelArts服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 《快速入门》提供了样例的详细操作指导，帮助用户学习并上手使用ModelArts

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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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为true时，所有的demo_fields和tag_fields全部字段均打开快速分析;不填或者为false，以模板中的demo_fields和tag_fields中的is_analysis决定是否开启快速分析。 表4 FieldModel 参数 是否必选 参数类型 描述 field_name 是 String 字段名称

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来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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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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特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时，该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1,100]，深度不超过5层。默认40,5。 是否移除因子分解机 (is_drop_fm) 是 Boolean 是否移除模型架构中的因子分解机部分，值为True则蜕变为带有核函数的DNN。取值true/false，默认false。

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oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。

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客户端出现概率性超时错误 针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、客户端设置超时时间等因素影响，可能出现单个请求超时问题。 建议客户业务编码时，具备重试操作，提升业务的可靠性，避免低概率的单次请求失败时业务失败。 当出现了连接超时问题时，可以优

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算法管理 针对您自己在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。同时，您可以订阅AI Gallery中的算法构建模型。 不管是您创建的算法，还是您订阅的算法，支持在ModelArts中快速创建训练作业，获得您想要的模型。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四

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云端结构化解析 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

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式将日志流中的日志进行结构化，提取出有固定格式或者相似程度较高的日志，过滤掉不相关的日志，以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 日志结构化解析是一种将日志数据从非结构化或半结构化形式转换为结构化格式的过程，以便于更好地存储、查询和分析，提高日志数据的可读性、可搜索性和查询效率。

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Integer 手动正则及分隔符方式中字段序号 最小值：0 最大值：200 relation String 描叙多层级json中字段间的层级关系 最小长度：0 最大长度：1000 user_defined_name String json及nginx方式中字段自定义别名 最小长度：1 最大长度：64

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fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 请求响应成功, 成功删除结构化配置。 400 BadRequest。非法请求。 建议根据er

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