成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过 云监控服务 监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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资源优化 概述 支持的区域范围 E CS 的空闲资源优化 EVS、EIP和ELB的闲置资源优化 资源优化建议的计算规则 父主题： 成本优化

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化

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优化类 安装Cloud-Init常见问题 安装NetworkManager后使用Cloud-Init注入密钥或密码失败怎么办？ 云服务器 安装Cloud-Init可以做什么？

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 非阻塞DDL 创建二级索引进度查询 父主题： 常见内核功能

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DDL优化 并行DDL DDL快速超时 非阻塞DDL 创建二级索引进度查询 父主题： 常见内核功能

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成本优化 成本优化概览 资源优化 计费模式优化

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智能车载、智能商超和其他等场景。 按不同的设备划分，技能分为2种，一种是适用于Ascend芯片的技能，另一种是适用于海思35XX系列芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片，高性能推理能力，支持基于深度学习技术，实现图像、

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，GCS）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵

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户查阅或修改。定义超参后会体现在启动命令中，以命令行参数的形式传入您的启动文件中。 单击“增加超参”手动添加超参。 编辑超参。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 表6 超参编辑参数 参数 说明 名称 填入超参名称。 超参名称支持64个以内字符，仅支持大小写字母、数字、下划线和中划线。

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合大

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在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelAr

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可优化的节点系统参数列表 CCE提供默认的节点系统参数在某些用户场景下可能出现性能瓶颈，因此用户可对部分节点系统参数进行自定义优化，节点系统参数如可优化的节点系统参数列表所示。 修改节点系统参数具有一定的风险，需要您对Linux命令和Linux系统知识具有较高程度的了解，避免误操作引起节点故障。

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做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态： 拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型云 服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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