研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本

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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）

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训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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int信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置

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以及工单处理等功能。通过创建的BPM，实现工单在客服人员、派单人员、维修人员之间流转过程，如图1。 图1 工单流转大致流程 电梯客服人员受理用户投诉，并创建维修工单。 派单人员收到客服人员的维修工单后，派发给维修工程师。 维修工程师进行现场修理，并在处理完成后关闭维修单。 父主题：

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视频，这些影像数据会作为后续人工智能AI模型的训练数据集，影像数据包含图片与视频。 在ISDP中，检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，

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开发“客服人员创建工单”功能 本节导读 开发“生成工单”功能 开发“客服人员查询工单”功能 验证 父主题： 工单管理开发

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设置 > 客服设置 > 客服接待状态操作路径下，定义需要使用的客服接待状态并【开启】。 图4 定义客服接待状态 通过企业视角设置客服工作台，帮助一线客服高效开展工作。 在线客服 > 设置 > 客服工作台设置 > 基础设置操作路径下，根据企业客服管理需要配置并定义客服工作台相关基础

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通、英文女声_英文_普通。 精品发音人：热情女声_电销、嗲柔女声_电销、严厉女声_电销、朝气男声_电销、利落男声_客服、柔美女声_客服、温柔女声_客服、朝气男声_客服、知性女声_新闻播报、嘹亮女声_新闻播报、成熟男声_新闻播报、知性女声_中英混合、中国台湾女声_方言、闽南女声_方

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指定任务的日志（OBS链接）接口获取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获

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AIGC模型训练推理 FlUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导（6.3.911） Llama 3.2-Vision基于DevServer适配Pytorch

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Developer：中高级开发者工程师、初级鲲鹏应用开发工程师。 HCIA-IoT：物联网初学者、物联网从业人员、物联网解决方案工程师、物联网开发工程师。 HCIP-IoT Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算

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嵌入云客服系统的页面无法打开 问题现象 完成来电弹屏配置后，云客服页面无法显示被集成的企业页面，报错X-Frame-option设置问题。可能出现的报错样式请参见图1。 图1 页面报错 解决方法 本产品采用iFrame方式集成企业的页面，仅支持集成HTML页面中，消息头X-Fra

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质检员再对通话记录进行二次复核。 整个质检活动参与的角色包括如下几个： AI训练师：对智能质检的违规或合规规则进行梳理和配置，例如梳理出哪些词属于违禁词，不允许出现；正常语速应该多快，超速则扣分等，AI训练师需要多次使用通话录音进行规则调整，以确保评价结果尽量准确，公正。 质检主

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本文着重介绍大连数字人发布的原理及实践案例。 图1 架构图 智能客服的全新升级： 大连税务虚拟数字人系统是一种人工智能技术应用，它采用深度学习算法、 自然语言处理 技术、智能语音技术以及计算机视觉技术等，将虚拟形象与人工智能技术很好地结合，从而创建出一种可以与人进行面对面互动沟通的虚拟客服系统。通过深度融合语义理解、智

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000.00 每套 AI算法设计与优化-标准版 对人工智能场景为普通场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法设计与优化-专业版 对人工智能场景为复杂场景的企业

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