OBS服务环境搭建 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。 注册云服务账号 使用OBS之前必须要有一个云服务账号。 打开浏览器。 登录公有云网站www.huaweicloud.com。 在页面右上角单击“注册”。 按需填写注册信息并单击“同意协议并注册”。

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OBS服务环境搭建 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 注册云服务账号 使用OBS之前必须要有一个云服务账号。 打开浏览器。 登录公有云网站。 在页面右上角单击“注册”。

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搭建FTP站点 简介 vsftpd（very secure FTP daemon）是Linux下的一款小巧轻快、安全易用的 FTP服务器 软件。本教程介绍如何在HCE 2.0上安装并配置vsftpd。 准备工作 准备一台E CS 实例，并分配公网IP或者弹性公网IP（EIP）。 安全组的入方向规则已放行21端口。

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OBS服务环境搭建 开发过程中，您有任何问题可以在github上提交issue，或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 注册云服务账号 使用OBS之前必须要有一个云服务账号。 打开浏览器。 登录公有云网站。 在页面右上角单击“注册”。

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OBS服务环境搭建 注册云服务账号 使用OBS之前必须要有一个云服务账号。 打开浏览器。 登录公有云网站。 在页面右上角单击“注册”。 按需填写注册信息并单击“同意协议并注册”。 开通OBS服务 使用OBS服务之前必须先充值，才能正常使用OBS服务。 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用和成本”进入费用中心页面。

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。

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Go驱动环境搭建 环境类 Go环境配置 用户需要在环境变量中配置以下参数： GO111MODULE：用户使用在线导入的方式安装Go驱动时需要设置GO111MODULE为on。如果不希望进行go mod工程的改造，需将GO111MODULE设置为off，并手动下载依赖包。依赖包与驱动根目录和业务代码保持同级。

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 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，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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搭建VPC网络环境 规划vpc网段，如 192.168.0.0/16 创建vpc网络： 在产品列表里搜索vpc，进入vpc控制台 图1 进入vpc控制台 创建vpc，选择区域，填写提前规划的网段、选择可用区 图2 创建vpc 父主题： 实施步骤

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在Linux上完成编译后，通过Windows访问Linux主机上的文件，完成系统镜像文件的烧录调测与运行。所以开发环境包括Linux下的编译环境，以及Windows下的烧录调测工具和USB转串口驱动。在Linux下搭建编译环境。参考搭建Linux编译环境。参考搭建Linux编译环境。在Linux下搭建samba服务，实现Windows下对

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搭建Linux编译环境 软件要求 安装编译器&构建器 安装图形化配置解析工具 父主题： Linux下的编译

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