metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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输入租户名和密码，单击“登录”，进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”，进入服务订购界面。 区域：为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。

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模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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SFT微调数据处理 SFT微调（Supervised Fine-Tuning）前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 下载数据

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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模型训练服务首页 如何回到模型训练服务首页？ 创建项目公开至组的参数是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型文件说明（训练） Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名

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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 自定义学件开发指南

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用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 准备工作

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用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 学件开发指南

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并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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复话术。 图7 设置阈值 调整阈值效果示例 阈值调整前，推荐问阈值为0.6，直接回答阈值为0.8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9

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可靠、低成本的数据存储能力。 ModelArts：ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。具体可参考：AI开发平台ModelArts。

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由开发人员根据业务场景和业务数据，利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景，最终的学件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发学件之前需要将业务代码拆分成一个个逻辑模块，即算子。建议学件中至少包含如下算子： 加载数据 数据预处理 模型训练 模型测试 数据预处理和模型训练可以使用p

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SFT全参微调数据处理 SFT全参微调（Supervised Fine-Tuning）前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址：https://huggingface.co/datasets/tats

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SFT全参微调数据处理 SFT微调（Supervised Fine-Tuning）前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 这里以LLama2-70B为例，对于LLama2-7B和LLama2-13B，操作过程与LLama2-70B相同，只需修改对应参数即可。

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度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什

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