CDN 产品介绍 什么是CDN网络加速服务 CDN是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络，通过在网络各处部署节点服务器，实现将源站内容分发至所有CDN节点，使用户可以就近获得所需的内容。 CDN服务工作原理 CDN通过一组预先定义好的策略(如内容类型、地理区域、网络负载状况等)，将当时

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请求示例 示例 1 "GET https://{Endpoint}/v2/d199ba7e0ba64899b2e81518104b1526/snat_rules/5b95c675-69c2-4656-ba06-58ff72e1d33" 返回示例 返回码：200 查询SNAT规则成功。

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隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。

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。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在

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智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设

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ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。Mod

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基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程，小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线

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选择“JSON” 厂商名称 自定义 所属行业 自定义 设备类型 产品创建成功后，单击对应的产品进入产品详情页面。 在模型定义页面，单击“自定义模型”，参考下表，完成产品模型配置。 服务数据 服务 服务ID：temperature 服务类型：建议和服务ID保持一致 属性 属性名称：temperature

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多个冻结的弹性公网IP使用逗号分隔。 取值范围:最大长度1024字节。 请求示例 示例 1 "GET https://{Endpoint}/v2/d199ba7e0ba64899b2e81518104b1526/snat_rules?limit=2" 返回示例 返回码：200 查询SNAT规则列表成功。

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