-
场景说明
![]()
场景说明 数据库安全审计支持批量部署流量采集Agent，针对大规模业务场景（容器化部署应用、数据库（RDS关系型数据库）数量大），能够显著提升产品配置的效率，降低配置的复杂度，减少运维人员的日常维护压力。 假设您的数据库信息和容器集群信息如表1所示，您需要审计该集群连接的数据库，
来自：帮助中心 -
仿真场景
![]()
仿真场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 图1 创建场景 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
来自：帮助中心 -
开发场景
![]()
开发场景 场景说明 如果ROMA Connect支持的数据源类型无法接入您使用的数据源，您可以自行开发一个数据源插件，用于实现对数据源的读写。 同时，这个数据源插件以标准RESTful接口形式供ROMA Connect接入，最终实现ROMA Connect对数据源的读写。 这个数
来自：帮助中心 -
场景概述
![]()
场景概述 本章主要指导实施顾问如何基于已开发的文档部署条码系统依赖的后端接口地址。后端接口已经支持功能如下： 支持清单 请求方法名 A-新增 U-修改 Q-取消 自定义表 UserDataTable √ × × 采购收货 PurchaseDelivery √ × × 采购退货 PurchaseReturn
来自：帮助中心 -
场景管理
![]()
-
场景管理
![]()
单击“创建”，页面提示创建成功，并在场景管理页面看到新建的场景信息。 场景相关操作 在“场景”页签，可对场景进行以下操作。 表1 场景相关操作 任务 操作步骤 查看场景信息 单击场景名称，查看该场景信息以及场景库包含场景信息。 场景详情：场景名称、场景格式等信息。 文件名称：该场景包含的所有场景文件信息。
来自：帮助中心 -
场景挖掘
![]()
图1 场景挖掘 当数据包的回放处理未完成时，场景挖掘按钮置灰。 挖掘后的场景可在“数据场景”中查看。 本次数据包已经完成场景挖掘时，再次单击“场景挖掘”时，可选择“重新挖掘”或“跳转至数据场景”查看。 父主题： 场景挖掘
来自：帮助中心 -
场景说明
-
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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上的微调方案，包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
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，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
来自：帮助中心 -
场景介绍
![]()
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
来自：帮助中心
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
