AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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本文涉及PyTorch训练的单卡、分布式业务迁移到昇腾的业务范围。 迁移流程 模型迁移主要指将开源社区中实现过的模型迁移到昇腾AI处理器上，需要保证模型已经在CPU/GPU上运行成功，迁移到昇腾AI处理器的主要流程如下所示。 图1 迁移流程 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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LLM大语言模型训练推理 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 主流开源大模型基于DevServer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训练指导（6.3

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从训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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部署AI Gallery模型为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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算法运行机制 训练阶段： 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后，由训练人员标注用于训练的音频数据，使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段： 用户上传一段文本作为输入文本内容，由系统自动审核。 输入文本使用数字人声音模型推理生成数字人语音。

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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

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集成原理 如果您期望了解我们的集成原理，请参见图1。 图1 Web聊天控件token认证方式集成原理 父主题： 集成轻量级WEB聊天控件（引入Token认证方式）

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集成原理 如果您期望了解我们的实现原理，请参见图1。 图1 Web聊天控件Authorization认证方式集成原理 父主题： 集成轻量级WEB聊天控件（引入Authorization认证方式）

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如已配置OBS服务， 云审计 服务将事件转存至OBS桶中。用户也可以通过云审计服务的事件列表查看事件文件。云审计服务工作原理示意如图1所示。 图1 云审计服务工作原理示意图

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备份原理 DDM实例暂不支持客户手动备份，实例将在每日凌晨2点至3点自动备份，删除逻辑库、逻辑库分片变更后清理数据、删除实例等影响Metadata的重要操作也会触发元数据备份。 备份原理如图1所示。 图1 备份原理 元数据库是用来存放DDM实例信息以及下挂的数据节点信息，各区域的所有DDM实例共用一个元数据库。

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技术原理 多租户管理页面概述 相关模型 资源概述 动态资源 存储资源 父主题： 多租户介绍

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工作原理 当用户访问使用CDN服务的网站时，本地DNS 服务器 通过CNAME方式将最终 域名 请求重定向到CDN服务。CDN通过一组预先定义好的策略（如内容类型、地理区域、网络负载状况等），将当时能够最快响应用户的CDN节点IP地址提供给用户，使用户可以以最快的速度获得网站内容。使用CDN后的HTTP请求处理流程如下。

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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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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中，而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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