给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 执行Docker命令

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 安装Node.js

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 安装Python

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 启动/停止SpringBoot服务

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 安装/卸载Docker

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 执行shell命令

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 执行等待

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给当前用户赋予更高权限（在“/etc/sudoers”文件中添加 'user ALL=(ALL) ALL'，其中user指的是被授予更高权限的用户）。 父主题： 启动/停止nodeJs

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”的字段进行过滤，结果会按照“id前缀,过滤字段1,过滤字段2……”的格式保存成csv文本文件。 选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果，如图6所示。

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dense,query_key_value lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 lora_dropout 遗忘率 LoRA微调中的dropout比例。 表3 高阶参数配置说明 类别 参数英文名 参数中文名 参数说明

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数据处理简介 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集

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支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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e-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练

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BCS 的性能怎么样？ 使用32U 64G规格的E CS ，2个客户端同时压测得到的性能数据如下： 表1 数据说明 类型 性能说明 ECDSA+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为6504 TPS。 国密+FBFT场景 支持并发数为50，一致性吞吐量为5698 TPS。 父主题：

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数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。 假设您有如下数据集（只展示部

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dense,query_key_value lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。 lora_alpha 缩放系数 LoRA微调中的缩放系数。 lora_dropout 遗忘率 LoRA微调中的dropout比例。 表4 高阶参数配置说明 类别 参数英文名 参数中文名 参数说明

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功能介绍 系统登录 在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/ai/samplelabel/#/链接，进入系统登录界面，如下图所示。 图1 系统登录界面1 图2 系统登录界面2 系统默认登录方式为密码登录。输入手机号码/邮箱/帐号、登录密码、字符验证码，单击

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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添加内容单击即可添加所需要的资源类型，向下滑动时当前区域会吸顶显示，方便内容的添加与维护； 阶段内容已添加内容展示资源所属类型，鼠标移动至名称后可单击预览素材内容（暂不支持scorm，HTML和压缩包的预览）； 解锁时间可以设置资源的解锁时间，学员必须到解锁时间后才能学习该资源，线下课和考勤无解锁时间的设置。

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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