按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。 如何选择部署方式 选择设备 如果您选择了「EasyEdge本地部署」,请根据实际部署设备选择 如果您选择了「公有云部署」,无需选择设备 选择算法 您可以根据训练的需求,选择「高精度」或「高性能」算法。
4.2 Linux环境下的操作步骤 1.解压下载后的文件,为kubectl添加执行权限,并放在PATH下 chmod +x ./kubectl sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl 2.配置kubectl,下载集群凭证。
校验步骤: (1)调用 获取任务运行详情 接口,获取trainType字段。 (2)调用 获取模型详情 接口,获取trainType字段。 (3)判断步骤(1)和步骤(2)获取的trainType字段是否匹配。
RLHF的成功取决于人类提供的反馈的质量,根据任务和环境,反馈的质量可能是主观的和可变的。因此,开发有效且可扩展的收集和处理反馈的方法非常重要。 总的来说,RLHF 比传统的机器学习和强化学习提供了更多的指导,能够捕捉到人类偏好的全部内容,从而驱使人工智能系统与人类价值观相一致。
同时部分参数也支持以环境变量的方式设置键值对。 EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。 具体支持的运行参数可以参考开发工具包中的头文件。
上述步骤完成后,用户可以选择“直接部署”进行部署,或者选择“下一步”进入Dapp配置。 注意: 直接部署当前页将部署Fabric网络和智能合约ChainCode。 查看Dapp配置 用户可以基于当前页查看Dapp的配置: 上述步骤完成后,用户选择“直接部署”进行部署,一个Dapp应用构建完成。 访问Dapp 用户的Fabric网络部署成功后,即可通过点击“下载网络、合约和应用参数 “。
同步模式下,响应参数为以上字段的完整json包。 流式模式下,各字段的响应参数为 data: {响应参数}。 请求示例(单轮) 以访问凭证access_token鉴权方式为例,说明如何调用API,示例如下。
一般在k8s master节点的 /etc/kubernetes/pki 目录下,获取的相关文件如下: $ ls ca-config.json ca-key.pem ca.pem # 设置 CA_PATH 环境变量,将存放CA证书的目录设置为环境变量 ${CA_PATH} $ export CA_PATH=`pwd` # 设置 CA_PROFILE 环境变量,将CA配置文件中定义的证书签发策略名保存到环境变量中
可选,如果未启用公网访问,系统将自动跳过此步骤)配置EIP实例信息,有关EIP实例的配置方法,请参看 创建EIP实例 。 确认配置信息并根据系统提示,完成订单确认及支付。创建成功后,用户将收到短信提示。 配置监听器 配置TCP监听器 配置TCP监听包括“配置信息”和“健康检查设置”两部分。 开启健康检查后,BLB将自动屏蔽不健康的后端服务器。
配置密钥:为了使厂区网关能正确上传数据到云网关,需要将系统生成的密钥配置到对应的厂区网关中。操作方法请查看 安装IoT SDK 中的具体操作步骤。 新建解析项目 :负责对网关上发到云端的设备原始数据进行解析。 设置Modbus通讯地址表 :解析服务将根据通讯地址表的内容,将Modbus消息解析成可用的数据和内容。 设置轮询请求 :通过设置轮询请求指定网关设备向网关子设备请求数据的地址和周期间隔。