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产品介绍
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准备及软件演示环境布置）。 召开验收评审会 会议主持人宣布会议开始，介绍邀请参加会议的单位领导和参会人员名单，宣布验收小组及专家组名单，由专家组推选专家组组长并由验收专家组组长主持会议，主要会议内容为服务方介绍项目情况、验收小组质询、服务方答疑、验收小组评议、验收小组通过评审意见，签署《验收报告》。
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服务介绍
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产品介绍
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账单介绍
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账单介绍 华为云为您提供的多种账单，可以从多个维度反映您每月在华为云的消费情况以及对应的资源使用详情。 出账时间 华为云每月出账日为1~3日，次月4日10点后可获取当月最终账单进行查看和导出对账。CDN、VPC等按月结算的产品，当月消费可在次月3日查看账单，具体出账时间请以费用中
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实例介绍
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实例介绍 华为物联网平台提供实例助力解决数据和资源隔离等问题，当前华为云物联网平台提供标准版（标准实例）和企业版（专享实例）两种实例类型供您选择。 标准版 在标准实例下，平台提供更多的扩展功能，支持更多的服务组合能力以及行业解决方案集成适配。标准版是逻辑多租架构，不同租户之间的实
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场景介绍
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场景介绍 本章节介绍如何快速开发一个5G消息旅游服务号，在开发过程中，带您逐步认识并体验AstroZero提供的5G消息开发平台。 场景描述 使用AstroZero的5G消息功能快速开发一个广东景点（如深圳及广州）的旅游服务号，如图1所示，该服务号提供如下服务： 用户可以通过服务
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剧本介绍
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未修补的漏洞等，这些都可能会造成后续机器的持续沦陷，可通过“漏洞管理”排查和修复处理对应机器漏洞；排查是否有风险配置，可以通过“基线检查”排查机器配置，针对有风险配置进行及时处理修复。 评估影响范围，如果已经有其他机器沦陷，需要同步处理所有影响主机。 从事故中恢复。 确定从备份执行的所有还原操作的还原点。
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产品介绍
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产品介绍
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场景介绍
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本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 如果需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。
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场景介绍
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准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
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场景介绍
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预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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场景介绍
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
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场景介绍
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预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成
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。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成
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场景介绍
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场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
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场景介绍
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。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
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