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CREATE MODEL
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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：
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场景介绍
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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部分。它的主
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型训练推理
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什么是Workflow
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MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地
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CREATE MODEL
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CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束，注意命名格式。 AI训练时长波动较大，在部分情况下训练运行时间较长，设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0，不对语句执行时长进行限制。
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智能问答机器人版本
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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习
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确认学习结果
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Kubeflow部署
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平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原
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GS
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
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迁移学习
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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
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GS_OPT_MODEL
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI
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SFT全参微调训练
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该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR
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GS_OPT_MODEL
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
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什么是Fabric
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海量存储系统，与华为云的大数据服务组合使用，可大幅度降低成本，帮助企业简单快捷地管理大数据。 分布式Ray Fabric支持分布式计算框架RAY，来帮助客户解决规模日益增大的数据处理和机器学习/深度学习任务对分布式计算的问题，也为数据工程和机器学习工程提供统一的完整Workflow。Fabric
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MaaS大模型即服务平台功能介绍
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持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型，含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、AIGC等模型系列，所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全面适配和优化，使得精度和性能显
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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