自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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如何调整推理参数，使模型效果最优 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同

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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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以价值引流方式，推动生态伙伴持续繁荣模型库知识资产和工具软件的成熟稳定。 行业模型库资源汇聚 联合生态伙伴和行业龙头，建立海量的行业知识库，包括通用标准件模型库以及行业专用库（如：标准件模型库、常用件模型库、机电装备行业模型库、模具行业模型库、金属切削模型库等）。另外，以海量的模型库资源为基础，联合

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签，以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如，需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少？以及是哪些用户？ 用户信息表字段如下：

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典型场景说明 通过典型场景，我们可以快速学习和掌握HBase冷热分离的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，用于实时记录和查询城市的气象信息，记录数据如下表： 表1 原始数据 城市 区域 时间 温度 湿度 Shenzhen Longgang

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典型场景说明 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户需要开发一个应用程序，用于存储或根据一定条件查询人员的姓名、年龄和入职日期。主要操作步骤： 建立数据库的连接。 建立一张人员信息表。 插入数据（样例代码中数据为随机生成）。

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典型应用举例 高性能计算 企业网站/APP后台 日志打印

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为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成了复读机式的结果，即回答中反复出现某一句话或某几句话。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 推理参数设置：请检查推理参数中的“话题重复度控制”或“

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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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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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弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件

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进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性及反应效果，

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便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书 SCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您提

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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分布统计。 模型地图（旧版） 针对已采集模型资产，提供模型查询搜索功能，便于用于快速浏览模型数据。支持推荐词配置，搜索结果收藏，添加标注，添加业务字典，申请权限等功能，方便快速检索。新版模型地图基于轻治理思路，同时也支持模型管理等功能。 模型地图（新版） 通过新版模型地图，用户可

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法。 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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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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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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