学习决定人生的高度深度广度 更多内容
  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速工具,但是它们实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集训练。De

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  • 微认证课程学习的形式是什么样的?

    微认证课程学习形式是什么样? 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、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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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习与ModelArts PRO区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造专业开发套

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 新建联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String

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  • 删除联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 响应参数 无 请求示例 删除联邦学习作业 delete https://x.x.x.x:123

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  • 获取NFT总发行量、流转量、区块高度、总交易数量

    获取NFT总发行量、流转量、区块高度、总交易数量 功能介绍 获取NFT总发行量、流转量、区块高度、总交易数量 URI GET /v1/open/summary 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表1 响应Body参数 参数 参数类型 描述 nft_publish_total

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 如何决定使用SDK构建微服务还是使用ServiceMesh?

    将非Java语言编写业务代码改造为微服务。 老旧Java服务改造微服务。 想将非Java SDK开发服务与Java SDK编写服务对接。 使用JAVA SDK场景 使用了分布式事务。 Java语言编写微服务,尤其是新微服务项目。 mesher目前只支持http1.1,所以需要其他协议支持可以选择SDK。

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  • 如何获得开发者认证的学习材料?

    如何获得开发者认证学习材料? 华为云开发者学堂提供在线视频课程,在线实验,相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • 什么是Astro工作流

    Flow,简称AstroFlow)是华为云提供一款自动化流程引擎服务,以通用办公流程为场景基础,满足企业中人财物事调、转、入、离、审、评和批等任务数字化需求。同时提供各类流程触发、数据连接和表单集成能力,帮助用户轻松实现各类服务应用构建流程自动化。 为什么选择Astro工作流 第三方数据集成,流程扩展性强。

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  • 查询并导出课程学习记录

    “课程学习记录”筛选项 筛选项 说明 课程名称 具体课程名称,支持模糊搜索 课程编号 具体课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    新建作业 在弹出界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业数据集,必须选择一个当前代理数据集,另一个数据集可以来自空间中任意一方。两方数据集中一方数据集只含有特征,另一方数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后执行作业生效

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型模板名,决定训练和预测调用函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型模板名,决定训练和预测调用函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • 准备工作

    ,从而提高训练效率。 学习率预热 不同学习率调度器(决定什么阶段用多大学习率)有不同学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例训练迭代步使用预热阶段学习率。不同训练框架有不同参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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