推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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print(mox_flags.get_help()) 通过如下方式控制载入模型时需要恢复的参数名。其中，“checkpoint_include_patterns”为需要恢复的参数，“checkpoint_exclude_patterns”为不需要恢复的参数。 checkpoint_include_patterns:

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果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理 大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题：

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。

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AI原生应用引擎 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 模型微调任务一直在等待中是什么原因？ 大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ AI原生应用引擎中预置了哪些提示语？ AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？

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多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 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。

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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