对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单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。简单场景工作量预计不超过17人天

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略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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IB驱动自带的OpenMPI 操作场景 本节指导用户安装和使用IB驱动自带的OpenMPI（以版本3.0.0rc6为例）。 前提条件 已配置 弹性云服务器 免密登录。 操作步骤 检查是否已安装IB驱动。 使用“PuTTY”，采用密钥对方式登录弹性 云服务器 。 执行以下命令，切换为root

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安装原生的KVM驱动 操作场景 在优化Linux私有镜像过程中，需要在云 服务器 上安装原生的KVM驱动。若云服务器已安装原生的KVM驱动，请忽略本章节。 如果不安装KVM驱动，弹性云服务器的网卡可能无法检测到，无法与外部通信。因此，请您务必安装KVM驱动。 前提条件 请先确认您当前

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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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。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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如何使用工业数字模型驱动引擎？ 注册华为账号 并完成实名认证后，需要开通工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）并授权才可使用iDME。 如果您是首次使用iDME，可在控制台免费开通iDME设计服务，具体操作请参见开通iDME设计服务（免费）。

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数据建模引擎：是用于应用部署和运行的计算、存储、网络等基础设施资源的集合。您可以按运行服务的维度管理数据建模引擎资源和部署应用。例如，对应用进行部署、升级、卸载等操作，在应用运行态使用更丰富的数据管理能力。 数字主线引擎：采用数字化技术，可同步应用模型，也可自定义产品全量数据模型，打通数据孤岛联接

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略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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图解工业数字模型驱动引擎

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题：

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驱动包 DDS支持通过Go语言接口来操作数据，通过Go连接实例的方式有开启SSL认证连接和关闭SSL认证连接两种，其中开启SSL证书连接加密功能，具有更高的安全性。 DDS新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考开启SSL。 驱动下载 建议使用go mod下载驱动 require

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驱动包 GeminiDB Mongo支持通过Go语言接口来操作数据，通过Go连接实例的方式有开启SSL认证连接和关闭SSL认证连接两种，其中开启SSL证书连接加密功能，具有更高的安全性。 GeminiDB Mongo新实例默认关闭SSL数据加密，开启SSL请参考开启SSL。 驱动下载

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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