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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 图5 编辑标签 删除标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的删除该标签。 基于标签修改 在数据标注概览页，单击右侧的“标签管理”，即可显示全部标签的信息。 图6 全部标签的信息

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图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。 父主题： 人工智能

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终端输出中文乱码问题 针对终端输出乱码问题，解决方式有如下两种： 一种方法是运行配置启动参数中加入VMOptions参数: -Dfile.encoding=gbk； 但是这种方法不能解决所有的乱码问题，考虑到实际项目中可能用到Scanner的交互式输入的场景比较少，另外一种方式就

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，

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支持中文字符 输入：中文（ 1 CREATE TABLE test11（a　int,b　int)/*CREATE TABLE test11(a　int,b　int)*/; 输出 1 CREATE TABLE test11 (a INT,b INT)/*CREATE TABLE test11(a　int

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”： 本地运行环

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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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”。 在“修改数据集”页面，仅支持修改数据集描述、修改标签名称。 删除数据集 单个删除数据集： 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表勾选单个数据集，然后选择“操作”列的“删除”。 单击“确认”。 批量删除数据集： 在“知识库数据集”页面选择“我创建的”页签。

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output_dir 否 String 样本输出路径，格式：数据集输出路径+数据集名称+“-”+数据集ID+“/annotation/auto-deploy/”。例如：“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。

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支持超大文件（10G）上传 支持多文件多目录上传，最多可上传10G大小。支持断点续传功能。 在数据集界面，单击界面左上角的图标。 弹出“导入数据”对话框，如图6所示。 参数说明如下所示： 数据集：从下拉框中选择已有数据集或编辑生成新数据集。示例“Case”。 数据类别：从下拉框中选择“多文件与目录（文件大小限制为10G）”。

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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"018713527a1d49638eb27b305bc0cc8c.breast_hetero_mini_host.space_creator,0573513cac934b6aab79856c355ee7a2.ief_breast_hetero_mini_guest.space_creator", "work_step"

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别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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output_dir String 样本输出路径，格式：数据集输出路径+数据集名称+“-”+数据集ID+“/annotation/auto-deploy/”。例如：“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度

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用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置联邦训练作业的参数，参数配置参考表1。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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文本分类：识别一段文本的类别。文本分类目前只支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能，不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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