能会过度调整权重，导致不稳定的训练过程；如果学习率过低，模型训练速度会变慢，甚至陷入局部最优。 batch size 影响训练速度，有时候也会影响模型精度。 micro batch size 影响流水线并行中设备的计算效率。 切分策略 包括DP（Data Parallel）、TP（Tensor

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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微调数据集上训练模型来实现的，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。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通

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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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觉任务，则需要图像或视频数据。 数据预处理：数据预处理是数据准备过程中的重要环节，旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括： 去除重复数据：确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值：填充数据中的缺失部分，常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标

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在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。

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在您需要的自动学习项目列表中。例如选择预测分析项目，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。

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在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“更多 > 重新创建”。 在“修改微调任务”页面，参照3~4进行配置。 删除任务 在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“更多 > 删除”。 单击“确认”。 启用任务 在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“启用”。

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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0

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在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。

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执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据

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环境配额不够，怎么办？ 默认只能创建一个环境，如果您需要增加环境，请提交工单申请更多配额。 父主题： 环境管理

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在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。

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在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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sequence：每个数据样本中的Token数量。 数据量以Token为单位。 流水线并行微批次大小 在流水线并行处理中，通过合理设置并行程度，可以减少各阶段之间的空闲等待时间，从而提升整个流水线的效率。 每个数据并行下的批处理大小 设置在并行训练中，每个微批次包含的数据批量大小

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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。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与

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集列表中的第一个数据集）。 输出路径：选择步骤2的3中的数据集输出位置。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。 步骤四：运行工作流 在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节

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13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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