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基于智能边缘小站手动部署iDME应用 方案概述 实施步骤 后续操作 故障处理 常见问题

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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基于CAS的应用认证集成 验证票据 父主题： API

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转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。 MSLite涉及到编译优化的过程，不支持完全动态的权重模式，需要在转换时确定对应的inp

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请参见《SAP备份上传OBS最佳实践》。 提升备份数据传输到OBS的性能 设置SAP HANA备份文件的最大文件大小，将备份文件拆分成小文件，有利于提高备份文件上传OBS的性能，但也会增加业务网络的负载。 我们以一个72GB大小的备份文件为示例，拆分前，上传OBS速率如图4所示。

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基于OAuth的应用认证集成 获取AccessToken 获取用户信息 父主题： API

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基于角色的权限管理(RBAC) 什么是基于角色的用户管理？ 基于角色的用户管理（Role-Based Access Control，简称RBAC）是通过为角色赋予权限，使用户成为适当的角色而获取相应角色的权限。 角色是一组权限的抽象。 使用RBAC可以极大简化对权限的管理。 什么是RBAC模型？

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基于CAS的应用认证集成 认证登录 验证票据(CAS3.0) 注销登录 验证票据(CAS1.0) 验证票据(CAS2.0) 父主题： 应用集成接口

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练流

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基于运维数仓的数据开发与应用 方案概述 数据接入 数据处理 数据开发 数据应用

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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SAP应用基于文件的备份 此方案适用于以下几种场景的备份： 云硬盘快照无法满足要求的场景 挂载了弹性文件服务目录的备份 少量文件变化时，单独对变化文件的备份 基于文件的备份，您可以通过使用tar,、cpio、 rsync、scp等命令，对目录或文件进行压缩、拷贝、传输。 关于如何

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管理智能协作大屏（IdeaHub，Board系列） 添加智能协作大屏（IdeaHub，Board系列） 应用管理 信息窗管理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题： LLM大语言模型

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并行文件系统存放的是文件，但支持原来对象的接口，即用户仍然可以使用对象的处理方式来处理文件，实现了对象和文件的互通。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动生成对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 主要特点 共享存储，用户态文件系统。 可提供高性能存储服务。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型

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字人（科大讯飞）。 出门问问的数字人平台对接至智能交互服务，开发者基于SDK完成web界面开发，操作请参考创建智能交互数字人（奇妙问）。 开发者自己提供LLM或者大模型，调用智能交互的文本驱动数字人能力。智能交互服务不感知用户自己的LLM或者大模型，只提供API接口和Web SD

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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单击“可视化配置”，设置字段名称的含义，便于后续的智能化分析中理解字段含义。 图3 可视化配置 依次单击“数据预览” 和“刷新预览”查看关联后的数据集数据的基本信息。 图4 数据预览 单击“保存”完成数据集的创建。 您可以按需设置字段名称、字段的聚合方式等信息，更多数据集字段设置的方法请参考多表关联建模。

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