可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label

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指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id dataset_name String 数据集名称 features Array of strings 数据集特征集合 请求示例 获取纵向联邦作业详情 get https://x.x

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参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型

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执行训练任务 步骤一：上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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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集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。

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若调用SDK接口时涉及到部分字段包含中文后报错的问题，如description字段，请在python文件头部添加“# -*- coding: utf-8 -*- ”，具体做法请参考Python使用UTF-8编码。

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为何上报中文数据，平台会乱码呈现？ 问题描述 使用MQTT.fx设备模拟器进行数据上报时，在json字符串中携带中文字符，如下图： 上报至IoTDA平台后，会出现乱码情况，如下图： 解决办法： 与平台交互时，不使用中文字符； 请将上报数据中的中文字符进行Unicode编码处理；

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执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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试重新发布版本来解决。 ModelArts.4371 数据集版本已存在 出现此错误码时，表示数据集版本已存在，请重新发布数据集版本。 ModelArts.4712 数据集正在执行导入或同步等其他任务 如果自动学习中使用的数据集，正在执行导入或同步数据的任务时，此时进行训练将出现此

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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HiLens Kit不能显示中文怎么办？ 问题描述 技能上所标注的标签是中文，安装技能至HiLens Kit上，运行技能时无法显示中文标签。 解决方法 显示中文需要安装pillow包，安装pillow包需要源码编译。 进入论坛参与讨论，下载已编译好的zip包安装pillow包。 父主题：

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