科学计算大模型的学习率调优策略如下： 学习率太小时，损失曲线几乎是一条水平线，下降非常缓慢，此时可以增大学习率，使用学习率预热（Warm-up）的方法，在训练初期逐步增加学习率，避免初始阶段学习率过小。 学习率太大时，损失曲线剧烈震荡，甚至出现梯度爆炸的问题，可以使用学习率衰减（D

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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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遗留缺陷DI=遗留致命缺陷个数*10+遗留严重缺陷个数*3+遗留一般缺陷个数*1+遗留提示缺陷个数*0.1 缺陷累计三曲线 累计三曲线指累计发现缺陷/累计解决缺陷/累计遗留缺陷的趋势曲线。 累计遗留缺陷=累积发现缺陷-累计解决缺陷。 缺陷每日吞吐 所选时间区间内，统计每日发现、解决的缺陷数。

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编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图9 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

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长训Loss比对结果 在单卡环境下，执行一个Epoch训练任务，GPU和NPU训练叠加效果如下： 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐

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多详细信息。 性能分析 通过曲线图查看性能数据走势，了解性能状况。 区块性能：选择“区块”页签，查看区块数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点区块数量的具体值。 交易性能：选择“交易”页签，查看交易数量随时间的增加趋势，鼠标移动至曲线图上可查看各时间点交易数量的具体值。

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根据混沌工程产品规格以及开通时长进行计费。 包年/包月 同城多活功能模块与节点计费公式说明 功能模块系数：1 + 0.8 * (n - 1)，n为功能模块个数。 同城多活功能模块价格：100 * 功能模块系数。 比如购买10个功能模块，模块系数为1 + 0.8 * (10 - 1) = 8.2，价格：100 *

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云服务监控 云服务监控展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，最长可查看近1个月内的数据，有助于您了解云服务实例运行状况。 当前支持如下云服务的监控： 弹性负载均衡（ELB）、虚拟私有云（VPC）、关系型数据库（RDS）、分布式缓存服务（D CS ）、云硬盘（EVS）、 对象存储服务 （

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∑人力基线 * 100% * 3*地域系数 激励规则： 激励人员类型 人力基线（元/月） 国家/地区 服务专家 50,000 北京、广州、深圳、上海、南京、杭州、成都、福州、济南、长沙、重庆、武汉、西安、郑州系数为1.2; 其他省会城市系数为1; 非省会城市系数0.9。 高级服务工程师 30

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 exampl

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 exampl

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单击【确定】生成特征，单击【取消】可取消本次操作。 曲线 通过不同的命令创建不同类型的曲线。 图12 曲线选择 具体操作步骤，以投影曲线为例： 根据需求绘制几何图元（草图&实体/曲面），如下图所示： 图13 草图&实体/曲面 选择特征工具：投影曲线 根据需求拾取草图、面。 图14 投影曲线 提示： 拾取框在激活

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将上一步中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3 exampl

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3

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运行完成后，会在output_dir下生成量化后的权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 Step2 抽取kv-cache量化系数 该步骤的目的是将Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化中生成的scale系数提取到单独文件中，供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供： python3

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代码操作 在CodeArts IDE中，代码操作可以为检测到的问题提供重构和快速修复（以绿色曲线突出显示）。如果代码操作可用，则当光标位于曲线或选定文本区域上时，灯泡图标将显示在代码附近。单击代码操作灯泡图标或使用快速修复命令“Alt+Enter”将显示快速修复和重构建议。如果您

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐

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--generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐

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