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这篇指导如何创建和管理人脸融合活动，包括设置名称、选择算法版本（换脸版、优享版、畅享版）及编辑活动，并说明各算法区别与相似度调整方法。 算法版本：换脸版适合复杂场景，优享版侧重面部细节，畅享版经市场验证。 相似度调整：优享版与畅享版支持修改五官和脸型参数，换脸版无需调节。

这篇说说腾讯云数据中心作为大模型训推平台的基础数据服务模块，提供数据集管理、数据标注和数据构建三大功能，支持LLM、MLLM、传统CV及大数据建模任务。 数据集管理：统一管理按地域隔离的数据集，支持多种建模类型及数据预览分析。 数据标注：提供LLM&MLLM标注操作台及内置图片分类、目标检测等场景。 数据构建：提供最佳实践文档、多种内置算法任务及数据处理功能。

模型评测 提供通过向导式的评测任务提交方式进行 LLM 模型评测。TI-ONE 平台支持效果评测和性能评测。

create_model_by_cos(self, training_model_name, algorithm_framework, model_cos_path, model_index, reasoning_env, delete_task_cos_model=True, tags=None) 使用现有的cos路径来创建新的模型 :param training_model_name: 模型名称 :type t。

面向开发者的接入层。提供 Python / TypeScript ADK 与 OpenAPI，支持用代码构建 Agent，或在自有系统里通过 REST API 调用平台上的 Agent；本页同时管理 Agent 调用密钥（Agent Key），作为 SDK / API 调用的鉴权凭据。

工作空间内的资源组列表仅支持查看“已关联至当前空间”的资源组信息，如需编辑，请前往企业管理下的 资源组管理 模块。

任务创建完成后，会在任务列表页面展示该条训练任务记录，列表展示了任务名称、训练镜像、机器来源、占用资源、标签、状态（任务状态有提交中、排队中、启动中、运行中、异常、停止中、已停止、已完成）、运行时长、创建者、训练开始时间、更新时间、监控和操作。操作包括复制任务，Tensorboard，停止/启动任务和删除任务等 。

任务式建模支持提交多机多卡分布式训练任务，TI-ONE 平台支持多种分布式训练模式，包含 DDP、Ray、MPI、PS-Worker 等，这篇档将阐述不同训练方式在 TI-ONE 平台中的使用方法。此外，大规模分布式训练任务需要使用 RDMA 技术来获得高吞吐、低延迟的网络通信，从而提升训练效率。这篇最后也将介绍如何在 TI-ONE 平台上基于 RDMA 的高性能 GPU 实例进行分布式训练。

开发机是 TI-ONE 为开发者量身打造的灵活的在线开发工具，支持通过 Jupyter Notebook 或者 VSCode 多种 IDE 进行在线编码，也支持通过 SSH 连接开发机远程开发。可以以在开发机中完成数据准备、数据预处理、算法调试与模型训练，同时我们也提供了多种内置主流开发环境，可以以一键创建，开箱即用。

模型评测支持自动评测和人工评测。目前自动评测支持“推理及评测”和“仅评测”两种模式。