Boolean 是否开启返回体 内容审核 （默认不开启）。 有文本内容，则对文本进行内容审核； 有图片内容，则会对图片进行内容审核。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 文本对话唯一标识符。 choices Array of choices

查看更多 →

支持小数和不支持小数显示。 当未勾选框时，富文本不支持显示小数。 当勾选框时，富文本支持显示小数。 系列配置：支持对度量进行设置。 表5 系列设置 参数 说明 语境 对系列的语境进行设置，支持中文（简体）和English。 单位 单位支持自动、无、百、千、万、亿、百亿、万亿。 科学计数法

查看更多 →

富文本 富文本是一种特殊的文本格式，比普通文本更加丰富多彩。富文本可以包含各种字体、颜色、大小、图像、链接、表格和视频等元素，使文本更加生动、有趣。富文本和单行文本输入、多行文本输入、文本呈现的效果，如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽

查看更多 →

富文本 富文本组件为升级版的文本的输入，支持填写图文并茂的内容。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“富文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 富文本 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 行数：设置富文本默认行数，支持行高随内容自动调整。

查看更多 →

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

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

查看更多 →

ge值为错误提示信息。 文本内容加密 在事件模板表单“页面构建”内，拖拽“文本加密”组件至中间画布中，在右侧属性“文本类型”处选择“密码”。 图2 添加文本加密组件 返回圆桌门户，在事件发布页的“文本加密”内输入内容，内容被加密。 图3 事件发布页的文本加密 发布事件后，在事件详情页内容也是加密。

查看更多 →

文本上传 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 文本上传用于直接上传字符串。您可以通过ObsClient.putObject直接上传字符串到OBS。以下代码展示了如何进行文本上传：

查看更多 →

调用成功时表示目标语种，编码格式为UTF-8。 调用失败时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 请求示例（文本翻译） POST https://

查看更多 →

文本解析 解析Nginx日志 提取字符串动态键值对 解析 CS V格式日志 加工复杂JSON数据 解析与更新JSON数据 父主题： 日志加工（邀测）

查看更多 →

rue，同时n参数只能设置为1。开启流式开关后，API会在生成文本的过程中，实时地将生成的文本发送给客户端，而不是等到生成完成后一次性将所有文本发送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性，1表示最高的随机

查看更多 →

文本上传 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 文本上传用于直接上传字符串。您可以通过ObsClient->putObject直接上传字符串到OBS。 本示例用于上传字符串“Hello

查看更多 →

位置：设置边框的位置，支持配置上、下、左、右和四周。 宽度：设置边框的宽度。默认值为0px，范围为0~50px。 样式：设置边框样式，根据需求选择“无”、“圆点”、“虚线”和“实线”。 颜色：设置边框显示的颜色。 圆角：给元素添加圆角效果，设置圆角的大小和位置。 默认值为0px，范围为0~500px。

查看更多 →

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 PPO强化学习(Proximal Policy

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

模型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数

查看更多 →

【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0，配置以下参数

查看更多 →

实例数量；等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。 需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。

查看更多 →

表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo

查看更多 →

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 PPO强化学习(Proximal Policy

查看更多 →