Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x

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Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x

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Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x

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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

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使用AI能力进行自动告警 前提条件 智能设备在登录后，进入视频直播页面。 PC侧管理后台对该设备已关联安全视频模板（模板配置安全视频模板） PC后台人员登录到智能安监页面 操作步骤 登录ISDP系统，选择“运营中心->智能监控->智能监控”进入智能监控页面 点击“呼叫”或“接入视频”进入视频直播页面

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持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开源大模型，含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、AIGC等模型系列，所有的模型均基于昇腾AI云服务进行全面适配和优化，使得精度和性能显

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满足批量生成数字人诉求，平台支持几百到上千的并发模型训练任务。 大幅提升数字人生产质量 模型质量提升30%以上，数字人名片迅速引流新阵地直播产品，业务推广无后顾之忧。 解决产品端到端服务能力 可接入其他AIGC产品，打造AIGC数字人视频生成到剪辑端到端的解决方案能力。 多行业多场景广泛应用 Me

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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说明： 如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型，则被定义为自定义模型。自定义模型必须要满足自定义模型规范，才支持使用AI Gallery工具链服务。 硬件资源 选择支持运行该模型的硬件类型。 最低可运行规格 设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gall

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使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型，可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型，可先将模型上传至OBS，再从OBS中导入模型。

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部署模型 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后，针对在线服务和边缘服务，您可以访问并使用服务，针对批量服务，您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果

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通。 图2 不同子网NPU卡间的网络 智能调度 AI大模型训练会将训练任务切分到多个计算节点进行分布式并行训练，会在节点之间引入复杂的通信行为，导致训练效率下降，智能调度通过考虑分布式训练通信的复杂性和集群带宽多级收敛的特性，根据大模型训练任务特征，并行度及可用资源拓扑信息，提供

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内容审核 模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导（6.3.909）

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。

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分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0

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Studio大模型即服务平台开始模型调优。模型调优，即使用训练数据集和验证数据集训练模型。 使用MaaS调优模型 模型压缩 在ModelArts Studio大模型即服务平台支持对自定义模型进行模型压缩，以此提升推理服务性能、降低部署成本。 使用MaaS压缩模型 4 模型部署 ModelArts

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光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集 提供用于承载网场景AI模型训练的数据，包括波分、路由器、微波、SDH等网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 AI优化光层调测：用于波分网络BER评估模型训练，评估调测后各点功率在特

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训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从

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| 华为云 盘古大模型 盘古大模型服务（PanguLargeModels）致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 产品介绍 立即使用

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