LLM训练业务昇腾迁移指导 LLM训练业务昇腾迁移指导

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AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台，结合业务场景，提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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AI平台开发与实施服务怎么收费的？ AI平台开发与实施服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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AI平台开发与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景的经验和能力，能给予客户更好地提供场景化建模分析和设计服务。 高效的研发力量 拥有丰富经验且高效的研发团队，能够快速的帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念

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什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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平台侧开发 体验开发中心（联通用户专用） 创建项目（联通用户专用） 创建产品（联通用户专用） 开发Profile 开发编解码插件 调测产品（联通用户专用）

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流程图构建应用的处理逻辑，因此在AI应用开发中，流程图的开发是首要进行的，流程图开发完毕后，才能明确需要开发的功能单元。图文件为graph目录下的toml文件。 流程图的格式如下，关于图的编写语法可以查看Graphviz DOT的指导。 [driver] dir = ["build/drivers"]

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AI平台开发与实施服务可以提供哪些服务？ AI平台开发支持服务。 AI平台场景化建模开发服务。 AI平台场景化建模调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

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应用平台开发规范 本章节介绍应用工程、脚本、服务编排、前端的开发规范，错误码的定义规范，高性能的编码规范，系统参数的命名规范，以及业务权限的配置规范。 规范类型 描述 应用工程构建规范 应用工程是指使用AppCube开发的App和BO，应用工程规范包括App、BO的命名规范、目录结构规范，工程配置规范和工程服务规范。

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使用AI平台开发与实施服务的获得的终交付件是什么？ 服务项 交付件 AI平台开发支持服务 《开发环境搭建指导书》 《模型API文档》 AI平台场景化建模开发服务 《UseCase使用文档》 《模型API文档》 《UseCase效果测试报告》 AI平台场景化建模调优服务 《模型优化与调整指导书》

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tar.gz ansible 的安装（此步骤已集成到基础环境部署中，可跳过） 图1 ansible 的安装 修改配置文件vars.yml，修改 node 的名称改为对应的节点名称master 图2 修改配置文件vars.yml 环境初始化，进入部署包中的 ansible 文件夹，执行如下命令

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和ModelArts推理对接，开发好的AI应用可以直接发布至ModelArts的AI应用管理模块。 AI应用开发流程 AI应用开发的流程主要包括以下几个步骤： 准备开发环境 使用华为云账号创建云上的AI应用开发环境，并使用本地VSCode插件进行远程连接。 创建并运行第一个应用 开发环境提供云上的ModelArts

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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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AI平台咨询与规划服务怎么收费的？ AI平台咨询与规划服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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AI平台咨询与规划服务的服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队拥有大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景建模的经验和能力。 高效的研发力量 拥有在研发领域丰富经验且高效的研发团队，能快速帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念 秉持以客户为中心的服务理念，专注解决客户业务的痛点问题。

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AI平台咨询与规划服务 基于华为云AI平台，结合客户业务场景，提供AI平台规划设计可行性分析和场景化建模可行性分析服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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AI应用开发指导 什么是AI应用 如何开发预测类AI应用 如何开发推荐类AI应用 如何开发工单类AI应用 如何开发目标检测类AI应用 使用优选AI服务 迁移安装AI应用 父主题： 白名单特性

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AI应用开发和调试 ModelBox基本概念 开发AI应用 调试AI应用

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训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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