大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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产品复杂度高，市场竞争压力大，产品生命周期迭代快、机电软一体化 企业已经有一定信息化建设基础，使用了多种信息化平台 有新的产品研制业务方案和工业APP构建需求。 通过方案实现的业务效果： 全面加速新产品开发。实现模型族与元模型共享，实现供应商无缝连接，最大限度历史数据查询和重用； 深度发挥数据价值。

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启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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数据交换平台管理端 组件说明 交换管理端用于对交换节点的统一管控，包括数据源的新增修改、作业的批量生成、作业的启动停止、作业状态的监控、作业执行情况的监控等。 图1 组件说明 数据库还原 在 MySQL 实例上面创建数据库，数据库名称为 dxp； 从数据交换管理平台部署包中复制出

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套专业化的教学培训服务，完成线上学习和线下培训教学的有机结合，使教师、学生充分享受到随时随地访问学习和教学云化、移动化的便利，为校园的管理和人才的培养注入强大的推动力。 应用场景 实验教学场景 客户痛点： 一次性购买大量设备，建设成本高，前期投入大； 实验室需要安排人员专门维护设备，维护成本高；

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务

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组件功能及工作流程说明 组件 说明 管理控制台 可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息

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过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件 已订购大模型微调服务API在

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。

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EsMDM主数据管理平台 安装环境 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 初始化服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题： 实施步骤

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睿治数据治理平台 安装环境 安装程序及依赖驱动清单 产品典型部署架构图 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 实时处理服务部署 边缘采集节点部署 初始化服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题： 实施步骤

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Migration）服务。 CDM 支持多种数据源和目标数据库，可以实现批量数据的迁移和同步。通过可视化界面和配置，用户可以快速设置数据源和目标数据库的连接，并进行数据映射和转换，实现高效的批量数据集成。 对于实时数据集成，提供了多种技术和工具。DRS和CDL可以实现实时数据流处理和传输，支持多种消息协议和数据格式。

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