较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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创建用户 创建用户组 添加系统身份策略 添加自定义身份策略 绑定用户和组 02 入门 带您快速上手使用IAM身份中心，了解IAM身份中心在典型场景下的操作方法。 入门指导 创建用户和权限集 账号关联用户和权限集 用户登录并访问资源 03 使用 通过IAM身份中心，可以集中进行身份管理，安全、高效地分配每个账号资源的访问权限。

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，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{work_dir}为容器挂载路径 ①是否为PPO强化训练； 是，demo.sh添加变量； export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF

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，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{work_dir}为容器挂载路径 ①是否为PPO强化训练； 是，demo.sh添加变量； export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF

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lr批大小，最小值1 grad_epsilon String lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1 tree_depth Integer xgboost树深度，最大值2的31次方-1 split_num Integer

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lr批大小，最小值1 grad_epsilon 否 String lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num 否 Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1 tree_depth 否 Integer xgboost树深度，最大值2的31次方-1 split_num 否 Integer

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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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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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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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algorithm_parameters参数说明请参见因子分解机。 深度网络因子分解机 表37 algorithm_parameters参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 fields_feature_size_path 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量，排序数据处理接口会生成这个

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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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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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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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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-

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支持类型广：支持多种视频文件格式：AVI、FLV、MP4、MPG、WMV、MOV、RMVB、M3U8等 视频聊天：精准识别和拦截社交/即时通讯场景下的色情、辱骂、暴恐、广告导流等违规内容： 360度全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 支持类

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。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯度的指标配套对应的处理措施。对于敏感度或业务重要度的应用架构，可以新增一个提示级别的梯度。 相关云服务和工具： 云监控服务 CES 应用运维管理

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k等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资源池，使用华为云

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-

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