报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有

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设备增删改查、设备状态管理、设备冻结/解冻、子设备管理等。 设备分组&标签 支持对设备进行分组或打标签，详细请参见群组与标签。 设备物模型定义 对设备进行物模型定义（Product Model），详细请参见产品模型。 设备影子 支持影子数据查询和影子设置，详细请参见设备影子。 OTA升级 支持对设备软固件进行升级，详细请参考OTA升级。

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相应的设备联动操作。端侧规则是指用户在云平台创建的设备联动规则，可以下发到端侧设备，该设备上会运行端侧规则引擎，对云端下发的规则进行解析并执行。端侧规则可以在网络中断或设备无法与云端交互情况下，继续在端侧执行指定规则。端侧规则可以扩展用户应用场景，提升端侧设备运行的稳定性及执行效

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在左侧导航栏单击【规则引擎】模块展开子级菜单导航，选择【规则引擎>规则管理】，进入规则管理界面，在规则管理列表选择需要启用的规则，单击“启用”按钮，启用成功，如下图： 图4 启用规则 禁用规则 操作步骤：在左侧导航栏单击【规则引擎】模块展开子级菜单导航，选择【规则引擎>规则管理】，进

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度

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联网入门到精通。 HCIP-IoT Developer课程 介绍华为物联网基础知识和相关产品与华为物联网解决方案；系统介绍了华为IoT联接管理平台，主要包括包括平台的关键特性、业务编排与功能。 名师讲堂：LiteOS内核实战教程 Huawei LiteOS是华为针对物联网领域推出

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根据实际情况进行填写。 设备类型 单击Profile_tempSensor.zip，获取产品模型文件样例。 在基本信息页面，单击“上传模型文件”，在弹出的页面中加载产品模型文件，然后单击“确定”。 图2 产品-上传模型文件 选择左侧导航栏的“设备 > 所有设备”，单击“注册设备”，填写设备注册参数。

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ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。

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通风的作用。 该场景主要描述的是设备可以通过MQTT协议与物联网平台进行交互，用户可以在控制台或通过应用侧接口创建设备联动规则，把设备上报的属性转发，通过物联网平台规则引擎转变成命令下发给其他指定设备。 核心知识点：产品模型、属性上报、命令下发、MQTT协议、设备联动规则。 最佳实践参考：煤气浓度过高自动打开推窗器。

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影子以此来同步状态，这个同步可以是影子同步给设备，也可以是设备同步给影子。 网关与子设备 物联网平台支持设备直连，也支持设备挂载在网关上，作为网关的子设备，由网关直连，通过网关进行数据转发。 规则引擎 用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后

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径参数。 约束与限制： 1、target_model_id与target_model_name不对应时，target_model_id优先级高于target_model_name。 2、target_model_id与dw_type不对应时，会找不到模型，提示：模型不存在。 调用方法

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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py”和“train.py”。 将预置模型训练工程“hardisk_detect”中同名文件“preprocess.py”和“train.py”的代码，分别拷贝至新建文件“preprocess.py”和“train.py”中，并按“Ctrl+S”保存。 单击与训练工程同名的“.py”主入口

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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