qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Qwen2_VL（支持多模态数据集） qwen2_vl-2b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

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qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Qwen2_VL（支持多模态数据集） qwen2_vl-2b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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桶时，HDD对象的临时存量话单。 文件系统容量 pfs_size 存储费用 单AZ并行文件系统数据所占用的存储空间容量产生的费用。 多AZ文件系统容量 pfs_size_3az 存储费用 多AZ并行文件系统数据所占用的存储空间容量产生的费用。 特殊计费规则：小额累计 扣费的最小粒度为0

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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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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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删除该环境变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值

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en系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads

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en系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 模型参数设置规定： TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads

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升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

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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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Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时，新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围：0-4294967295 默认值：64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时，使用该值。

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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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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各个算子的并行情况。 非适用场景： 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行，以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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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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暂不支持跨区域复制 暂不支持多版本控制 暂不支持配置桶清单 暂不支持配置静态网站托管 暂不支持配置桶默认存储类型 不支持深度归档，支持标准、低频和归档 暂不支持专属对象存储场景 暂不支持DWR数据工坊对接 并行文件系统可以挂载至多个 Linux服务器 实现并行读，但不建议使用此方法并发写。

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