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阿里云技能认证

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2023年12月

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  • 回答了问题 2023-12-20

    手机版本的钉钉云效，看不了bug截图，怎么办？

    如果您的手机版本的钉钉云效无法查看bug截图，您可以尝试以下方法:

    1. 检查网络连接: 确保您的手机已连接到互联网。

    2. 重启钉钉: 尝试关闭并重新启动钉钉应用。

    3. 更新钉钉: 确保您的手机已安装最新版本的钉钉应用。

    4. 重置钉钉: 如果您的手机版本支持该功能，您可以尝试重置钉钉应用。

    5. 联系客服: 如果以上方法都无法解决问题，请联系钉钉客服进行咨询和处理。

    希望以上方法能够帮助您解决手机版本的钉钉云效无法查看bug截图的问题。

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  • 回答了问题 2023-12-20

    云效怎么变更企业拥有者？

    如果您需要变更云效的企业拥有者，可以按照以下步骤进行操作:

    1. 在阿里云控制台中进入云效项目页面。

    2. 点击“管理”按钮，在弹出的菜单中选择“企业拥有者变更”。

    3. 输入新的企业拥有者用户名和密码，然后点击“确定”按钮。

    4. 系统会提示您进行身份验证，输入新的企业拥有者提供的验证码，然后点击“确定”按钮。

    5. 完成身份验证后，系统会跳转到新的企业拥有者登录页面。

    6. 使用新的企业拥有者用户名和密码登录云效项目，然后按照需要修改相应的配置。

    希望以上步骤能够帮助您进行云效的企业拥有者变更。如果您仍然遇到问题，请联系阿里云客服进行咨询和处理。

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  • 回答了问题 2023-12-20

    云效不在同一个组织架构里，但是在同一个项目里面，这种怎么设置钉钉通知呢？

    如果您的云效项目中的团队成员不在同一个组织架构中，您可以通过以下步骤设置钉钉通知:

    1. 打开钉钉应用并进入“工作台”页面。

    2. 点击“应用中心”，然后搜索并选择“企业通讯”。

    3. 在企业通讯页面中，点击“消息管理”并选择“发送消息”。

    4. 在发送消息页面中，选择“群组”或“个人”并输入要发送的消息内容。

    5. 点击“添加附件”按钮，可以选择要发送的文件。

    6. 点击“发送”按钮，发送消息给所有接收者。

    7. 在发送消息后，您可以在“消息管理”页面中查看已发送的消息。

    8. 如果您需要向特定的团队成员发送消息，可以在发送消息页面中选择“指定人员”并输入要发送消息的团队成员名称。

    希望以上步骤能够帮助您设置钉钉通知。如果您仍然遇到问题，请联系阿里云客服进行咨询和处理。

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  • 回答了问题 2023-12-20

    云效上面的依赖安装耗时非常长，比本地安装的时间多得多，有什么解决办法吗？

    云效是阿里云提供的一个自动化构建工具，可以帮助用户快速构建、测试和部署应用程序。在安装依赖时，如果依赖包非常大，那么安装耗时可能会非常长。以下是一些可能的解决办法：

    1. 压缩依赖包: 您可以压缩依赖包以减少其大小。云效支持多种压缩格式，例如Gzip、Bzip2和LZ4等。通过压缩依赖包，可以显著减少安装时间。

    2. 使用镜像源: 阿里云提供了多个镜像源，这些镜像源包含了大量的软件包和依赖项。您可以选择离您最近的镜像源或使用阿里云官方的镜像源，这可以加快安装速度。

    3. 增加网络带宽: 如果您的网络带宽较低，则可能会导致安装时间较长。您可以尝试增加网络带宽以提高下载速度。

    4. 优化系统设置: 在安装依赖之前，您可以优化系统的设置以减少安装时间。例如，您可以关闭不必要的服务、禁用缓存和临时文件等。

    5. 升级云效版本: 您可以尝试升级云效版本，新版本通常包含更快的安装和依赖管理功能。

    希望以上方法能够帮助您解决依赖安装耗时的问题。如果您仍然遇到问题，请联系阿里云客服进行咨询和处理。

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  • 回答了问题 2023-12-20

    机器学习PAI大模型训练什么时候会支持？

    根据搜索结果[1][2][3]，阿里云机器学习平台PAI已经支持Llama2大模型的训练，并且提供了全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践，助力AI开发者快速开箱。此外，PAI还包含了模型库、分词器、模型转换、强化学习、离线文本生成以及使用示例和工具集等用于构建LLM训练的关键要素。在模型库中包含热门大模型的Megatron版本实现，例如baichuan,bloom,chatglm,falcon,galactica,glm,llama,qwen和starcoder，后续还会根据需要及时添加新的Megatron版大模型实现。同时patch还提供了huggingface模型权重和Megatron模型权重之间的双向转换。因此，机器学习PAI大模型训练在未来将会得到进一步的支持。

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