示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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搭建某商品销售数据的大屏 应用场景 数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外媒体大屏等场景，从而推动企业数据群体消费。 数据大屏常见应用场景包括活动数据监控、项目会议演示、对外接待，是DataArts

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训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型

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在大屏开发页面右上方，单击预览按钮，预览大屏。 图9 预览大屏数据 在地理搜索中，重新设定地理位置，柱状图则只显示对应位置的数据。 图10 预览过滤数据 交互功能验证无误后，单击大屏开发页面右上方的发布按钮，配置发布参数，将大屏发布和分享给其他用户。 图11 发布和分享大屏 父主题： 如何使用 DLV

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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可用于推理部署，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主流的开源大模型Llama系

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图7 进入新建项目页面 在新建项目页面，选择“大屏&PC端”，输入项目名称（如交通管理），单击“新建”。 图8 新建大屏&PC端项目 系统自动进入该新建项目的“大屏&PC端项目”页面，如图9。 图9 大屏&PC端项目页面 步骤四：构建可视化大屏页面 AstroCanvas中预置了一些

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使用Kodbox快速搭建云盘 应用场景 Kodbox可道云是类似Windows体验的集在线文件管理、多云存储和协同办公于一体的开源系统。Kodbox应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Kodbox应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Kodbox快速搭建云盘。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch

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回到大屏A时，大屏A单选下拉的参数保持不变，只显示筛选后的数据，如图9所示。如果不设置全局参数，从大屏B跳转回到大屏A时，大屏A将显示所有数据。 步骤3：配置图表跳转参数 配置大屏A全局参数： 单击“线状图>交互>跳转”进入图表跳转界面。 “需要绑定的字段”选择“product_type”。

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模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。 准备训练框架（即训练镜像）

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准备训练数据 在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下： 准备待标注的数据 定义三元组类型（schema） 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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型选择完成后，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种

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源调度，资源极致利用，可以大幅度提升综合分配率（综合分配率达90%），弹性调度、训练和推理融合调度，大幅度缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景

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管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：

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发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速开

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使用共享云硬盘必须搭建集群吗 是的。 直接将共享云硬盘挂载给多台 云服务器 无法实现文件共享功能。云 服务器 之间没有相互约定读写数据的规则，将会导致这些云服务器读写数据时相互干扰或者出现其他不可预知的错误。 共享云硬盘本身并不具备集群管理能力，因此需要自行搭建集群系统来实现数据共享，如企业应用中常见的Windows

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搭建流程 图1 搭建流程 项目立项会（1个工作日） 明确双方责任人、需求 资料收集（1个工作日） 企业管理员需配合提供系统装填的物料 打通平台（1-3个工作日） 注册微信服务号、小程序，并关联认证 认证费用300元/次，审核时间1-3个工作日 独立小程序授权（5-7个工作日） 配置独立小程序、测试、上线、发版

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