成（NLG）任务的SOTA模型开发与应用。 支持的模型结构框架 AI Gallery的Transformers库支持的开源模型结构框架如表1所示。 表1 支持的模型结构框架 模型结构 PyTorch MindSpore GPU 昇腾 Llama 支持 不支持 支持 支持 Bloom

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续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 GLM3-6B的断点续训脚本glm3_base.s

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在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型模板，用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts

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Llama2（Large Language Model Meta AI）是由Meta AI发布的新一代大语言系列模型，上下文长度由Llama的2048扩展到了4096，可以理解和生成更长的文本。Llama2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型，即：Llama2-7B、Llama2-13B、Llama2-70B。

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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从OBS中导入AI应用文件创建模型 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，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建AI应用的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细

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开启卡片区域右上角的开关。 单击卡片区域右下角的开关，在弹出的“技能设置”对话框中选择需要使用的技能版本。 此时，应用已具备基础的对话能力，可以回答已配置的语料内容。 图4 配置应用需要的技能 单击右上方的“保存配置”。界面提示“保存成功”，回到“应用配置”页面。 单击界面右上方的“保存修

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确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 1 llama2

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temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，较高的值使模型更加随机。“0”表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如，设置为["你"，"好"

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更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生

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资源变更的消息通知模型 资源变更的消息通知模型 表1 资源变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceChanged”。 notification_creation_time String

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tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 接口约束 功能列表勾选了系统版本的模型可以使用该接口。 URI POST

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练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，用于读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 Llama2-70B的断点续训脚本llama2.sh，

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显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。

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编写训练代码 训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ 训练作业常用文件路径是什么？ 如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。 响应参数 参数

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现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。 项目实训系统支持项目阶段的划分，并针对每个阶段分别设置考核内容、考核方式和评分标准。系统提供了完整的项目管理功能，能够为团队和个人制定项目计划和任务分工，并全程跟踪任务执行进度。每个项目组将获得一个代码仓库，并且对成员提交的代码进行扫

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通过源模型实例ID查询关联的目标模型实例 功能介绍 调用该接口输入源模型的 数据实例 ID，查询并返回与该实例关联的目标模型数据实例的信息，实例信息包含对应数据实例的“列表属性”。 如果目标模型存在“参考对象”类型的属性，且参考的数据模型为抽象模型，返回信息仅返回对应模型的英文名称和

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