深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 = 经验系数

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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。 调优经验不足：昇腾迁移调优经验少，CANN层问题不会处理，不了解昇腾的调度逻辑。缺乏大模型调优经验，针对模型性能与精度优化没有有效的方法，没有类似算子优化层面的高阶调优能力。 通过本方案实现的业务效果： 本章节介绍如何通过天宽昇腾云行业大模型适配服务解决方案，提供模型从开发到

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调优前：学习表结构设计 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系

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单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优，注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该

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单击“查看详情”列中，可以查看该厂商漫游调优事件的详情，包括：漫游时间、用户MAC、用户名和漫游结果等。 单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。 功能约束说明 仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。 父主题： 智能调优

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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使用AI原生应用引擎完成模型调优 模型调优是一种通过对模型进行微调来适应特定任务或数据集的技术，适用于需要个性化定制或在特定任务上追求更高性能表现的场景。在模型调优过程中，用户需要构建一个符合业务场景任务的训练集，这个训练集通常由业务数据和业务逻辑构成。然后，用户需要调整模型的参数，以便模型可以更

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通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，导致预测的数据不够准确，出现误告警，可以通过调整模型参数，对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。

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需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调优，因为先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终

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200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付

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性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格 CDM 集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内

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性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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由于需要分析模型调优效果，需要创建多个调优任务，不同调优任务的参数值配置请参见表2和表3。 表2 创建调优任务 参数 说明 取值样例 任务设置 任务名称 自定义调优任务名称。 参见表3 描述 调优任务简介。 - 模型设置 来源模型 当从“我的模型”列表进入创建调优作业页面时，此处默认呈现选择的模型。

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性能调优 概述 根据数据迁移模型分析，除了源端读取速度、目的端写入性能、带宽优化外，您也可以通过如下方式优化作业迁移速度： 使用大规格CDM集群 不同规格的CDM集群网卡带宽、集群最大抽取并发数等有所差异。如果您有较高的迁移速度需求，或当前CDM集群的CPU使用率、磁盘使用率、内

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