索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人

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查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果 获取某个超参敏感度分析图像的路径 提前终止自动化搜索作业的某个trial 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 创建训练作业标签 删除训练作业标签

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调试，单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试等的开发支持。 aPaaS平台应用适配调优服务 针对aPaaS平台之上的应用或者数据做迁移适配，包括不限于AI应用及配套模型等迁移性评估和方案设计，AI应用及模型推理脚本改造调试，单机/分布式的性能优化，大模型对应微调/训练脚本改造及性能调试。

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组合”的文件夹中，查看已经保存的组合关键字。 场景2 参考设置接口关键字，将本案例中的测试步骤存储到关键字库的接口中。 在“关键字库 > 组合”的页面中，单击需要储存的对应文件夹旁边的。在页面中输入“组合关键字名称”、“描述”。 单击“接口”页签，选择需要添加的关键字所在的文件夹

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什么是AI平台咨询与规划服务？ 华为云面向各行业AI应用的开发与研究，提供ModelArts平台支持类服务，针对客户不同阶段的需求，提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时，能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询服务。

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什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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主套餐：通过购卡下单时选择的套餐筛选，过滤出您想要监控的SIM卡。 标签：通过标签筛选，过滤出您想要监控的SIM卡。 前向流量池：通过前向流量池的名称筛选过滤您想要监控的SIM卡。 后向流量池：通过后向流量池的名称筛选过滤您想要监控的SIM卡。 规则执行记录 登录 全球SIM联接 控制台，在

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单击“返回模型训练”跳转到微调大师页面，可以查看训练作业状态。当“状态”为“训练完成”时，表示微调任务完成。 单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。 单击操作列的“任务详情”可以在弹窗中查看“训练信息”、“训练日志”和“指标效果”。 单击操作列的“更多 > 删除任务”，可以删除微调任务，但是微调获得的新模型不会被删除。

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如果元素仅是按照所排列的顺序一个接一个的初始化，那就没有编排的概念。AOS之所以有编排的能力是因为元素之间可以有复杂的依赖关系。某个元素的初始化（输入）需要依赖另外一个元素的结果（输出），这种关系的表达就是AOS模板的特性。 AOS模板可以指定任意元素的输出作为下一个元素的输入，这样自由的控制初

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成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时基于昇腾云的算力底座能力，提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率，按需收费，按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案，有效避免了资源闲置与浪费，降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性，多数据中心部署确保

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同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因

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图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取。通过可视化界面操作，轻松指

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始

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请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-key:***************

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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使用AI平台开发与实施服务的获得的终交付件是什么？ 服务项 交付件 AI平台开发支持服务 《开发环境搭建指导书》 《模型API文档》 AI平台场景化建模开发服务 《UseCase使用文档》 《模型API文档》 《UseCase效果测试报告》 AI平台场景化建模调优服务 《模型优化与调整指导书》

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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