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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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程之间的数据关系，设计好差评业务包含人员与办事评价关联信息、评价打分项信息、评价基本信息、评价详细信息、评价模板信息、评价来源-热线信息、差评处理信息、参与办件的政务人员信息、评价来源-办件信息、评价来源-调研问卷信息、评价模板与评价选项对应关系等逻辑实体。 表3 好差评L1-L4确认表

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代码使用示例-用户评价 页面操作分为好评和差评，对应的代码在MainContent.vue的feedbackSatisfaction中。 <div class="satisfaction-dissatisfied" v-if="item.isRobot || item.isDrop">

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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查看训练指标，模型的训练指标介绍请参见表2。 图1 查看训练指标 表2 训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 NLP大模型 训练损失值 训练损失值是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练

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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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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DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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“我的服务单”页面。 在目服务单“操作”列单击“评价”。 在“服务评价”区域对本次认证测试中心服务进行维度评价。 服务维度包括：方案完善度、实施专业性、响应及时性。 您提交评价意见后，该服务单的服务评价功能失效，您不能再次提交评价意见。

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现：

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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查看科学计算大模型训练状态与指标 查看模型训练状态 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布，用户可以使用模型进行部署、推理操作。

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来讲，压缩级别越高，压缩比也越大，压缩时间也越长；反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 table.compress.level指定表数据同一压缩级别下的不同压缩水平，它决定了同一压缩级别下表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分，为用户选择压

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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