宰加工等于一体。目前拥有2000+家养殖场，遍布全国各地。 该公司希望采用自动化技术替代人工方式，提升整个企业养殖管理效率，打造智慧牧场新标杆。在实现过程中主要面临的困难包括： 各地养殖场无法集中管理，各类IoT设备繁多，管理复杂度高。 牧场每天产生数以亿计的养殖数据，牲畜对温度

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模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下，onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据，单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型，运行得到的结果再与标杆数据做对比，如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。

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设计调查问卷和客户面谈，客户业务痛点分析以及融合集成场景分析，比对标杆实践，输出融合集成平台技术建议书。 适用于集成业务系统不超过5个的场景 ROMA咨询服务-高级咨询专家 客户业务战略理解，设计调查问卷和客户高层面谈，结合行业趋势和标杆实践进行融合集成场景分析，输出融合集成平台技术建议书。

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和对比标杆（GPU/CPU）环境和昇腾环境上运行训练时的差异点来判断问题所在。整体流程如下图所示，更多介绍请参考昇腾精度调试指南。 图1 精度调优流程 溢出检测和Dump比对是通过在PyTorch模型中注入Hook从而Dump模型训练过程的输入输出数据，比对NPU环境和标杆环境的

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主机安全服务旗舰版重磅发布，下一代主机安全新标杆！ 父主题： 知识科普

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知识科普 为何购买主机安全服务企业版？ 主机安全服务（新版）来啦！ 主机安全服务旗舰版重磅发布，下一代主机安全新标杆！ 长期潜伏的高级间谍“APT攻击”如何破？ 主机安全服务之“网页防篡改”：拒绝网页变脸，服务实时在线！ 你的 服务器 每天都在遭受账户暴力破解！

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使用步骤如下： 通过pip安装Msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 获取NPU和标杆的dump数据。 PyTorch训练脚本插入dump接口方式如下： from msprobe.pytorch import PrecisionDebugger

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需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题： 精度对齐

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设计调查问卷和客户面谈，客户业务痛点分析以及融合集成场景分析，比对标杆实践，输出融合集成平台技术建议书。 适用于少于5个业务系统集成场景的小型企业 ROMA咨询服务-高级咨询专家 客户业务战略理解，设计调查问卷和客户高层面谈，结合行业趋势和标杆实践进行融合集成场景分析，输出融合集成平台技术建议书。

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什么是ROMA咨询服务？ ROMA咨询服务是基于华为自身数字化转型实践经验，结合华为云丰富的平台能力，深入调研分析客户业务场景和现状，对比标杆实践，分析差距，给出建议，最终输出高阶融合集成方案（主要包括集成策略，集成架构，对集成平台的能力要求，安全要求等），为客户建设新一代融合集成平台提供纲领性指导。

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精度校验 迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移

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精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在

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营一张屏，投资管理一张卡，项目建设一副图，资产运营一本账，帮国资国企进行科学投资、智能建设、盘活资产。打造国资国企高质量投资建设运营的数字新引擎。 应用场景 投资管理 聚焦不动产投资项目生命周期，强化投资管理的可视性与可控性，实现对投资项目科学决策与规范执行。 搭建科学投资管理体系

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comparison模块介绍 当同时指定目标集群profiling和标杆集群profiling或者目标集群内部存在快慢卡时，advisor会针对计算和下发性能存在差异的卡（快慢卡）进行算子级的对比。 如下图所示，当分析时显式指定了标杆集群profiling数据，advisor识别到两次训练任

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，模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况；最后，则是不符合预期的计算或者通信导致的模型收敛问题。 在迁移流程中，一般已经有模型训练的标杆，因此主要关注昇腾软件栈引入的精度偏差即可。由于昇腾芯片和GPU芯片的架构差异（包括不同架构下的GPU芯片），收到数值计算精度的影响，在软

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网络体验提升 背景信息 网络体验提升功能分场景基线，识别不同场景下待优化区域和优化建议，您可以参照业界标杆最佳网优实践，快速提升网络体验。 操作步骤 在工作台首页单击左上角，选择“服务中心 > 云管理网络”进入服务首页。 单击“无线健康度”卡片右上角“网络体验提升”，查看网络体验提升详细信息。

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华为联合亿信华辰提供数据入表全方位助力 作为Gartner认可的数据资产管理标杆厂商、IDC认证的中国 数据治理 解决方案市场第一厂商，亿信华辰一直走在数据资产化前列。面对数据入表的需求，亿信华辰不仅提供全套数据治理软件，让数据采集、加工、治理、应用更加便捷。还为企业搭建数据入表所需

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数据运维服务：帮助企业数据运维。包括日常的数据作业监控管理、云上资源环境监控、数据日常维护、日常告警处理等。 数据运营服务：帮助企业数据资产运营。包括数据发布审批、新数据的接入、新数据API接口开放需求处理，数据需求管理等。 图1 业务架构图 方案采用云服务的方式部署交付，整体部署架构如下： 图2 部署架构图 架构描述：

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采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell

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训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的

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。 精度测试 benchmark工具用于精度验证，主要工作原理是：固定模型的输入，通过benchmark工具进行推理，并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量（余弦相似度和平均相对误差），得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下： 将模型输入保存二进制文件。

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