止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除（也称为特征丢弃）是另一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的输入特征，以防止模型过拟合。这个值

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e不存在 问题描述 部分告警任务告警后触发知识编排任务报错，提示alert_type不存在，可能由于该告警任务从老版本迁移过来，一直没有调整过，其告警结果表中没有该字段，所以会出现这种报错。 处理方法 可以在告警任务“基础”中增加一个空白维度，并手动添加一个空白维度值，保存后，再

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个版本，指定启动特定版本 商用 配置IPD系统设备类项目工作项的状态流 4 自动卷积开关配置 【自动卷积开关配置】支持状态卷积和代码提交相关的自动化规则 商用 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 5 研发需求协同增强 【研发需求协同增强】支持对已下发的研发需求进行再下发/撤销等操作

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配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则，来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后，项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD自运营/云服务类项目，并在项目中拥有工作配置的“自动化”权限。

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配置Scrum项目工作项的公共状态 配置Scrum项目工作项的字段与模板 管理Scrum项目工作项的状态与流转规则 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 添加Scrum项目工作项的模块类型 添加Scrum项目工作项的领域类型 添加Scrum项目工作项的工时类型 配置Scrum项目的通知规则

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调优模型，使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“调优”。 在“创建模型调优任务”页面，配置参数。 由于需要分析模型调优效果，需要创建多个调优任务，不同调优任务的参数值配置请参见表2和表3。 表2 创建调优任务 参数 说明 取值样例 任务设置 任务名称

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人工审核编辑后，发货单金额状态更新为【已确认】 图6 发货单金额状态 计算进出口金额 涉及进出口的发货单，按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额：根据不同清关主体的进出口金额对应的确认的产品SUB金额的逻辑关系，卷积对应的SUB金额形成出口金额和进口金额 图7 查看发货单金额 查看发货单金额明细 在订单金

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预测，支持在线推理、能力调测特性，可以Snt9B3部署，可支持1个推理单元部署推理。 Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布，用于区域海洋基础要素预测，支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性，基于Snt9B3

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tuning”：子图调优。 “operator tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator tuning”：先进行子图调优，再进行算子调优。 推荐先进行子图调优，再进行算子调优，因为先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记

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基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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配置IPD系统设备类项目工作项的标签 添加IPD系统设备类项目工作项的模块类型 添加IPD系统设备类项目工作项的工时类型 配置IPD系统设备类项目工作项的状态卷积自动化规则 配置IPD系统设备类项目的通知规则 查看IPD系统设备类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD系统设备类型项目需求

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稳定性与优化。 图4 训练日志实时跟踪 图5 资源池状态监控 图6 节点状态监控 图7 NPU状态监控1 图8 NPU状态监控2 模型评估调优：天宽凭借在多个项目中的实践，积累了丰富的大模型评测经验，能够高效且准确地定义性能指标，如准确性、召回率、精确度等标准评价维度。对于不同的

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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Lite模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE（Ascend Optimization Engine）是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具，作用是充分利用有限的硬件资源，以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用，可以对

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选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当

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”。 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型调测”，进入“模型调测”页面。 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表7所示参数。 表7 调测文本对话类型模型参数说明 参数名称 参数说明 模型服务 选择要调测的模型服务，在下拉列表选择步骤三：部署模型中部署的模型服务。

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话框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。 模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 =

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