智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相

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inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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a_style_coerce时，按ORA兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，ORA兼容性下与默认行为相同。

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准备模型文件和权重文件OBS路径下的文件传输至/home/mind/model路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。

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工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度实体抽取模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 适用场景 知识图谱 、文本理解、智能问答、舆情分析等实体抽取场景。 优势 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 提供完善的文

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a等编程语言调用本服务API进行数据的入库和搜索，帮助用户构建托管式的场景化搜索服务，打造智能化业务系统，提升业务效率。 产品优势 搜索高精度 依托华为云盘古大模型，海量数据学习迭代，具备行业领先的搜索精度。 服务高性能 分布式搜索服务架构，自研向量检索引擎，企业级稳定性，百亿数据毫秒级响应。

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inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 问题8：使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError: 'NoneType' object

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大。 快消行业营销费用缺少有效管控，导致投入大，产出少。 通过本方案实现的业务效果： 本章节介绍如何通过快消行业全渠道营销数智化解决方案对传统快消行业进行数智化信息化升级改造，实现快消行业的全渠道人、货、场的智能化管理，提升企业资金效能，从而提升快消企业的市场竞争力。 SFA（销

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工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传多语种文本数据，构建高精度文本分类预测模型，此工作流支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语，支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。

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工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

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气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针对特定区域，旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式，具体格式要求详见表1。 表1 气象类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 海洋气象 nc、c

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a_style_coerce时，按ORA兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，ORA兼容性下与默认行为相同。

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工作流介绍 工作流介绍 功能介绍 支持自主上传文本数据，构建高精度文本分类预测模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。此工作流仅支持对中文进行文本分类，且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。

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准备模型文件和权重文件OBS路径下的文件传输至/home/mind/model路径下。 --tensor-parallel-size：并行卡数。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。

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a_style_coerce时，按ORA兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，ORA兼容性下与默认行为相同。

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ype，使用开源权重默认的dtype。 --tensor-parallel-size：模型并行数。取值需要和启动的NPU卡数保持一致，可以参考附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --block-size：kv-cache

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a_style_coerce时，按A兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，A兼容性下与默认行为相同。

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a_style_coerce时，按ORA兼容模式下的处理，将整个表达式最终的返回值类型定为result1的数据类型，或者与result1同类型范畴的更高精度的数据类型。（例如，numeric与int同属数值类型范畴，但numeric比int精度要高，具有更高优先级）。对于CASE WHEN，ORA兼容性下与默认行为相同。

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