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

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使用AI Gallery SDK构建自定义模型 背景信息 操作步骤 父主题： AI Gallery（新版）

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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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2023-11-02 第二次正式发布。 新增 靶点口袋发现 靶点口袋分子设计 AI模型 修改 分子对接 分子优化 自由能微扰 分子属性预测 01 2023-08-10 第一次正式发布。 父主题： 用户指南（盘古辅助制药）

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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ai_watchdog_ftask_status 表1 ai_watchdog_ftask_status参数 参数 类型 描述 name text 喂狗任务名。 timeout_threshold int 喂狗任务超时阈值。 register_time timestamp 喂狗任务注册时间。

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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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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表1 应用场景 业务场景 客户需求&痛点 灾前火险预测 评估要素单一：以气象预警为主：依据站点气象数据计算火险指数，划分火险等级， 关键可燃物信息严重不足 空间分辨率不足 灾时火点发现 地面监测覆盖率低 瞭望和视频监控监测范围有限，布设范围局限 地面监测建设安装与维护成本高 电、网、路、塔等建设成本高

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方法二：在查看模型详情的页面，单击右上角（单击可取消收藏）。 体验大模型 鼠标移至大模型卡片并单击“体验”，进入模型调测页面。 部署大模型 鼠标移至大模型卡片并单击“部署”，进入“创建推理服务”页面，参见创建及管理模型服务将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 调优大模型 鼠标

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token 大模型调用 10个用户（应用最大激活态用户量） 包年 包含问答能力，中规格： 1亿 token 大模型调用 25个用户（应用最大激活态用户量） 包年 包含问答能力，大规格： 2亿 token 大模型调用 50个用户（应用最大激活态用户量） 包年 问答AI服务专业版 包含问答、问数能力，小规格：

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视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 零售商品识别工作流

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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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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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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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