主流深度学习模型_主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）-华为云

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）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适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）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适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）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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ModelArts最佳实践案例列表

h框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列

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ModelArts入门实践

Studio基于Llama3-8B模型实现新闻自动分类本案例介绍在ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS），使用Llama3-8B模型框架实现新闻自动分类，能够高效处理和分类大量新闻内容。面向AI大模型开发新手用户，了解AI大模型基础知识即可 ModelArts

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产品优势

海量训练数据盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。通过对海量数据的深入学习和分析，

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自动学习模型训练图片异常？

自动学习模型训练图片异常？使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测）序号图片异常显示字段图片异常说明解决方案字段解决方案说明

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Standard自动学习

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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什么是医疗智能体

支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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华为企业人工智能高级开发者培训

介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型自然语言处理理论和应用技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）场景介绍准备工作预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练开启训练故障自动重启功能查看日志和性能训练脚本说明父主题： LLM大语言模型训练推理

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迁移学习

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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学习项目

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。学习设置：防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。更多设置：添加协同人

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学习目标

学习目标掌握座席侧的前端页面开发设计。父主题：开发指南

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支持主流开发语言

支持主流开发语言支持主流开发语言，内置9000+检查规则，便于用户开箱即用代码检查服务支持Java/C++/JavaScript/Go/Python/C#/TypeScript/ CSS /HTML/PHP/LUA/RUST/Shell/KOTLIN/SCALA/ArkTS等10

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模型训练简介

进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。系统还支持打包训练模型，用于

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计费说明

，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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智能问答机器人版本

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 - - - √ 调用问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置基本信息

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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）

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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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

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）

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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