本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├──

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所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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如果使用DevServer资源，请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254

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shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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com/RedisLabs/memtier_benchmark.git 进入源码目录。 cd memtier_benchmark 编译生成可执行文件memtier_benchmark。 autoreconf -ivf ./configure make 将工具安装到系统中。 make install

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0的基础与高阶操作，TensorFlow2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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接） -r <keyspacelen> ： 对SET/GET/INCR使用随机键，对SADD使用随机值。参数中keyspacelen 指的是添加键的数量。 -e ：如果服务器回复错误，请在stdout上显示它们 -q ：只展示query/sec的值 -l ：循环测试 -t <tests>

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-cli和redis-benchmark测试工具介绍 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需要 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费或冻结状态，请根据资源和成本规划中预估价格，确保余额充足。 卸载解决方

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FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需要注册华为账号并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费或冻结状态，请根据资源和成本规划中预估价格，确保余额充足。 卸载解决方案前，请先确保OBS桶中无数据，否则解决方案将卸载失败。

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anceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 自动精度对比 在某些场景下，比如算子溢出、误差累积等都可能会导致模型转换前后的模型存在误差，通过精度测试

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pyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。 benchmark_eval ├──opencompass

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，来确保当前代理和pip源可用。 精度评测新建一个conda环境，确保之前启动服务为vllm接口，进入到benchmark_eval目录下，执行如下命令。命令中的$work_dir 是benchmark_eval的绝对路径。 conda activate python-3.9.10

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ） 审计 标签用于标识OBS中的桶，以实现对OBS中的桶进行分类。 标签管理服务（Tag Management Service，TMS） 标签 通过密钥管理KMS功能对上传到OBS中的文件进行加密。 数据加密服务（Data

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应用进程数据。 图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名单

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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