IoT物联网 设备接入 IoTDA 父主题： SCP授权参考

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物联网时序数据分析场景介绍 在物联网场景中，海量设备采集的数据需要进行低延迟的高效接入、存储和分析，数据具有高度的时间属性相关特点，传统数据库基于二维表的数据模型，无法满足物联网场景下高效的时序数据存储和分析需求。 时序数据库 则是专门针对物联网时序数据场景设计的存算引擎，数据按设备

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场景介绍 开发中心的资产可以由资产发布者发起共享或者由运营管理员发起共享。 下面介绍分别介绍资产发布者和运营管理员发起资产共享的方法。 示例数据说明： n、m为非共享中心的开发中心节点，c为共享中心的开发中心节点。 n节点上有资产test和test_pp，n节点上的资产发布者发起

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场景介绍 本手册基于华为云标签管理服务实践所编写，通过一个企业应用示例指导您在拥有大量云资源时，如何使用标签管理服务对云资源进行快速分类及查询。 某公司购买了一批华为云资源，包括 弹性云服务器 （E CS ）、云硬盘（EVS）等，现有如下需求： 将所拥有的资源按业务部门及资源规格等类型进行划分。

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场景介绍 企业的呼叫中心座席接听来话时，能同时打开主叫号码（客户）的客户信息详情页面。 以下以https://www.huawei.com作为企业客服系统的主页为例介绍。 父主题： 场景一：通过URL地址集成（GET传参方式）

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场景介绍 企业的呼叫中心座席接听来话时，调用企业提供查询客户信息的接口，能同时打开主叫号码（客户）的客户信息详情页面。 父主题： 场景四：通过调用企业接口集成

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场景介绍 企业拥有小量客户数据，存储到客服系统，在呼叫中心座席接听来话时，能打开主叫号码（客户）的客户信息页面。 父主题： 场景五：通过录入信息至云客服实现集成

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场景介绍 企业的呼叫中心座席打开业务引导菜单时，能同时打开自定义的客户信息详情页面。 父主题： 开发指南

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场景介绍 本地类场景 混布类场景 协作类场景 父主题： CloudPond云边组网最佳实践

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co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的不同训练阶段方案，包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct

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Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat baichuan2-7b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/tree/main

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Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat baichuan2-7b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/tree/main

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准备模型适用的容器镜像，包括容器内资源检查 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT微调训练 介绍如何进行SFT微调训练。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成

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场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

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场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

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co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例，为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，

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