补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。

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补数据场景使用介绍 适用场景 在某项目搬迁场景下，当您需要补充以前时间段内的历史业务数据，需要查看历史数据的详细信息时，可以使用补数据特性。 补数据是指作业执行一个调度任务，在过去某一段时间里生成一系列的实例。用户可以通过补数据，修正历史中出现数据错误的作业实例，或者构建更多的作业记录以便调试程序等。

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密码使用场景介绍 弹性云 服务器 系统密码涉及到客户重要的私人信息，提醒您妥善保管密码。如果您忘记密码或密码过期，可以重置密码。 弹性云服务器的重置密码场景如表1所示。 表1 重置密码场景 操作场景 前提条件 在控制台重置E CS 密码 已安装重置密码插件。 说明： 使用公共镜像的弹性云服务器默认已安装一键式重置密码插件。

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场景介绍 场景描述 以智能排班模型BO开放的班次信息管理的增删改查接口为例，开发一个班次管理页面，用于管理班次信息，支持增删改查，导入和导出功能。 页面功能： 班次管理页面分页展示班次信息。 支持根据班次名称、班次类型、所属班系进行搜索。 支持重置搜索条件，重置时，重置搜索条件为空，展示所有数据。

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场景介绍 场景描述 开发一个示例应用（项目列表），页面展示项目编码、项目名称、项目状态等信息。开发完成的应用集成到ISDP+平台，用户可以通过ISDP+平台访问应用。 场景分析 项目列表展示项目的信息，使用到API资产：【查询项目信息】。 【查询项目信息（openapi/v1/p

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场景介绍 场景描述 开发一个示例大屏应用，使用ISDP+开发中心的资产大屏模板（demo）和大屏数据处理应用模板，进行大屏开发。开发完成的大屏应用集成到ISDP+平台，用户可以通过ISDP+平台访问大屏。 图1 示例看板 场景分析 需要使用到资产：【大屏模板（demo）】和【大屏数据处理应用模板】。

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场景介绍 在Linux下，如果有其它应用需要一致性备份，可以编写自己的冻结、解冻脚本，来实现应用的保护。自定义脚本需放置在/home/rdadmin/Agent/bin/thirdparty/ebk_user目录中，供Agent在备份过程中调用。 下面以一个虚构的应用appexample为例，来进行说明。

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场景介绍 华为云VPN网关通过静态路由模式对接腾讯云的典型组网如图1所示。 图1 典型组网 本场景下，腾讯云VPN网关仅支持单IP地址方案，华为云VPN网关推荐采用双活模式，主EIP、主EIP2分别和该IP地址创建一条VPN连接。 父主题： 静态路由模式

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场景介绍 华为云VPN网关通过静态路由模式对接华为防火墙的典型组网如图1所示。 图1 典型组网 本场景下以防火墙单IP地址方案为例，华为云VPN网关的主EIP、主EIP2分别和该IP地址创建一条VPN连接。 父主题： 静态路由模式

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场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

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码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。

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码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调、超参配置、训练任务、性能查看。

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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据

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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据

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er和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题：

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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据

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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据

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场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程，利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。

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场景介绍 阅读本文前建议您先了解以下内容： Stable Diffusion的基础知识，可参考Stable Diffusion github、Stable Diffusion wikipedia、diffusers github、Stable Diffusion with diffusers。

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模

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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据

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