基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，

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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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["ascend"] context.ascend.device_id = 0 模型加载与编译：执行推理之前，需要调用Model的build_from_file接口进行模型加载和模型编译。模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次，编译一次，多次推理。

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的

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基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对微调数据集进行数据标注 创建模型微调任务 父主题： 管理模型

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一些高级库，例如Ray Tune（用于超参数调整）、RLlib（用于强化学习）、Ray Serve（用于模型服务）等，以满足不同场景下的需求。 应用场景 Ray作为一个分布式机器学习计算框架，常用于模型训练，模型微调等场景，可以通过Ray提供的并行计算能力，大幅提升运算效率。

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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定制开发指导（基于智能排班模型BO） 本章节介绍如何基于智能排班模型BO进行二次开发。 开放能力 定制开发流程 基本操作 定制开发应用 打包发布应用 父主题： 智能排班二次开发指南

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数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 在左侧导航栏选择“模型路径探索”，进入“模型路径探索”页面。 在模型路径选择框中下拉切换要操作的“已发布”状态的模型路径。 您可通过以下任一方式打开配置聚合服务信息窗口： 在模型路径操作项区域单击。 在画布空白处按鼠标右键调出的快捷菜单中单击“配置聚合服务”。

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数据探索”，默认进入“实例图谱探索”页面。 在左侧导航栏选择“模型路径探索”，进入“模型路径探索”页面。 在模型路径选择框中下拉切换要操作的“已发布”状态的模型路径。 您可通过以下任一方式打开配置探索视图窗口： 在模型路径操作项区域单击。 在画布空白处按鼠标右键调出的快捷菜单中单击“配置探索视图”。

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本的搜索需求，但在面对复杂多样的数据类型和个性化需求时，往往显得力不从心。因此，DeepSeek应运而生，DeepSeek（深度求索）作为一款国产AI大模型，凭借其高性能、低成本和多模态融合能力，在人工智能领域崛起，并在多个行业中展现出广泛的应用潜力。 该解决方案帮助您在华为云Flexus 云服务器 X实例（弹性云 服务器

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景，基于企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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