用户指南（盘古辅助制药） 欢迎使用盘古辅助制药平台 关键概念 准备工作 配额管理 系统设置 项目管理 功能模块 AI模型 自定义数据库 数据管理 作业管理 相关参数 修订记录

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使用大模型创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿，随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G，在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如：导入AI应用管理时，需要支持动态调整租户存储配额；模型加载、启动慢，部署时需要

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关键信息将进行加密保存，仅用于模型服务的调用。 API接口协议 可选如下协议： 标准OpenAI协议 盘古大模型协议 单击“创建”，创建模型服务完成，新创建的服务显示在模型服务列表中。 管理模型服务 创建模型服务完成后，可执行如下表3所示的管理模型服务相关操作。 表3 更多操作 操作

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API（盘古辅助制药平台） CSS 集群管理 药物通用接口 药物数据库管理 药物作业管理 自由能微扰作业管理 分子对接作业管理 分子合成路径规划作业管理 分子优化作业管理 靶点口袋发现作业管理 靶点口袋分子设计作业管理 分子属性预测作业管理 分子搜索作业管理 药物模型管理

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，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。自动驾驶场景生成，通过NeRF技

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配额管理 盘古辅助制药平台分为基础版和专业版两个版本。 表1 基础版与专业版区别 功能配额 专业版 基础版 用户总数 50 10 项目总数 100 50 单用户创建项目数 20 20 作业并发数 150 30 模型训练&模型管理 支持 不支持 模型训练和模型管理功能预计下个版本上线。

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，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。自动驾驶场景生成，通过NeRF技

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创建科大讯飞应用（星火交互认知大模型） 在科大讯飞创建星火交互认知大模型的应用。详细操作如下所示： 星火交互认知大模型应用，不支持直接切换为AIUI通用语义模型，不适用。建议参考创建科大讯飞应用（AIUI通用语义模型）单独为其创建应用。 创建应用 （可选）创建问答库 配置应用 查看应用信息

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引擎快速搭建3D模型管理和检索应用，帮助设计工程师快速地查找已有设计图档并进行重用，从而提高工作效率。同时，引擎帮助企业提升零件标准化率，节约成本。 3D模型搜索引擎可支持3D模型管理、3D模型搜索、3D模型批量操作以及引擎平台部署服务，底层依赖华为云盘古大模型、向量检索引擎、容

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药物模型管理 创建模型 获取模型列表 更新药物模型 删除模型 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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业务真实 全面业务覆盖 事前防范、行中识别、事后分析全流程管控 行政、采购、财务、人事、审计等五大域全系统覆盖、数据共享、管控无盲区 全球经营合规 华为30年全球经营合规经验，170+国家/地区税法遵从实践，赋能企业合规管理 安全可靠 | 七层超强安全防护 领先安全认证 业界领先

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在数据服务和训练服务的基础上，提供在线仿真管理、算法管理、评测管理、场景管理、任务管理等应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 智驾模型服务 以盘古大模型为核心。 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。 自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型

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模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务，本次不使用，仅供参考。下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”，进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”，弹出如图1所示的对话框。

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其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据集test，运行代码框，查看模型预测结果，如图6所示。

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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