自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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PyTorch迁移精度调优 引言 精度校验 精度调优总体思路 准备工作 问题复现 Msprobe工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导

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现前先进行模型裁剪，例如第一优先级是缩小DP、将模型转为单机训练等，这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>=max_steps时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时，生成模型会每经过save_steps次，保存一次模型版本。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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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

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在实际流程中，通过设定训练指标对模型进行监控，以确保效果符合预期。在微调后，评估用户模型，并进行最终优化，确认其满足业务需求后，进行部署和调用，以便实际应用。 科学计算大模型选择建议 科学计算大模型支持训练的模型类型有：中期天气要素预测模型、区域中期海洋智能预测模型。 中期天气要素预测模型选择建议：

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型，而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内，最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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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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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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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型，而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内，最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(na

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。 此外，不同类型的NLP大模型在训练过程中，读取中文、英文内容时，字符长度转换为Token长度的转换比有所不同，详见表2。 表1 不同系列NLP大模型对处理文本的长度差异 模型支持区域 模型名称 可处理最大Token长度 说明 西南-贵阳一

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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