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模型训练服务首页 图2 模型训练服务首页 模型训练服务首页介绍如表1所示。 表1 模型训练服务首页说明 区域 参数名称 参数说明 1 当前服务所属的品牌名称。 单击服务名称图标下拉框，从下拉框中选择服务名称，可以进入对应服务的首页界面。 2 华北-北京一 用户账户所属Region。

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图3 设置客服接待上线 从企业视角定义客服工作状态 在线客服 > 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

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大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面

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数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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AIGC模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） CogVideoX训练推理基于DevServer适配PyTorch

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

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使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的

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果，使能业务闭环。 政务12345热线 智能流程机器人产品规划设计与安装实施服务 提供智能流程机器人部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 自动报销、业务流程自动化 智能问答机器人问答实例开发服务-基础版 梳理客户最终确认的流程需求并完成方案设计、

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创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码（简易编辑器） 编辑训练代码（WebIDE） 模型训练 MindSpore样例 父主题： 模型训练

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智齿科技一体化客户联络解决方案主要应用于在线多渠道服务与营销场景、电话外呼和呼入接待场景以及AI智能客服辅助人工客服的场景，目的是为企业降本增效，提高服务满意度。 客户痛点： 多渠道用户：用户咨询来自多方渠道，服务部门应接不暇，数据无法统一 效率：原来纯人工客服，希望通过智能化方式提升效率、业绩 管理：团队人员壮大，期望更加完善的管理

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智能问答机器人 为什么“对话体验”为兜底，调用API时为闲聊 是否必须购买OBS才能使用对话机器人服务 智能问答可以单独购买或者免费试用吗 使用智能问答是否必须要提供标注数据 问答机器人不会的问题，系统会每天整理提醒吗 问答机器人支持哪些语言 智能问答服务冻结了如何续费 没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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智能问答机器人 智能问答机器人简介 智能问答机器人版本 创建一个问答机器人 管理问答语料 实体管理（可选） 问答模型训练（可选） 调用问答机器人 问答诊断 运营面板 高级设置 全局配置 标签管理

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。

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后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本

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