致远高校一体化协同运营平台解决方案

准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用

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使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook

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该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个

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创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流 FunctionGraph创建一

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiLens支持的“om”格式后，在华为HiLens平台上导入模型并新建技能

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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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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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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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： 功能介绍

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decay）的机制，可以有效地防止过拟合（overfitting）的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率，用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后，学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为：最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说，学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练

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