深度强化学习基于模型_CodeArts IDE Online最佳实践汇总-华为云

CodeArts IDE Online最佳实践汇总

Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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概要

Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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功能介绍

遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。图18 部分深度学习模型参数一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。图19 模型部署发布平台平台基于模型训练结果，面

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护

如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑：数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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功能介绍

针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。录音文件识别对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。产品优势高识别率基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。稳定可靠成功应用于各类场景，基于企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）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 Eagle投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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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）

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大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）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附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）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附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）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附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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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）

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大语言模型训练推理

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算法备案公示

算法基本原理分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。其基本情况包括：输入数据：真人视频、音频。算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。输出结果：数字人视频。

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Standard自动学习

效率采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练采用自动机器学习技术，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动

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AI开发基本流程介绍

MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。评估模型训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。一些常用的指标，如准确率、召回

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基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导场景介绍迁移环境准备 pipeline应用准备应用迁移迁移效果校验模型精度调优性能调优常见问题父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理

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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）

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大语言模型训练推理

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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）

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大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）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 eagle 投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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实施步骤

问答回复，支持上下文理解。在智能问答页面，选中大模型文档类型，并选择想要体验的文档分类，即可开启对文档知识的正常对话。图1 文档问答文档知识抽取：大模型文档支持自定义场景分类上传文档、支持基于场景分类进行文档QA抽取。图2 文档知识抽取创建文档分类，只需要定义名称，并上传需要的知识文档即可。

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计费说明

者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的

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基本概念

将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。父主题：产品介绍

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