显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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图5 确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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对项目参与人员有哪些要求？ 参与补贴的交付人员需要持有工作级或以上级别认证，且通过华为云要求的信息安全考试； 参与补贴的项目中必须有项目经理角色，且项目经理需要持有项目管理相关的认证方可享受补贴； 参与人员且未参与《华为云伙伴专职人员激励（Funding Head）细则（Service

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WeLink 或Ideashare投影时，对网络有无要求？ 在使用投屏软件投屏时，PC、手机和企业智慧屏需要要处在同一个局域网内（三层网络互通）；Ideashare无线投屏器无需连接网络。 父主题： 投屏

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使用DES磁盘方式对磁盘有什么要求？ 一个服务单最多支持12块磁盘，且一块磁盘只包含一个分区。 当前支持的磁盘规格：SATA 2.5英寸、SATA 3.5英寸和SAS 3.5英寸。 当前支持的磁盘接口类型：USB2.0、USB3.0、SATA、SAS。 当前支持的文件系统类型有：EXT2

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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更多设置：添加协同人 图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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部署要求 本章节描述CloudPond部署要求（包括场地要求和网络要求），请参考每项要求初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond设备。 如发现不满足的情况，您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单，随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜，您再进行相应整改即可。

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CloudPond对网络的要求是怎样的？ 用户使用CloudPond，在EIP地址、网络设备和链路等方面有一定的要求，请您参考部署要求中的“网络要求”进行详细了解。 父主题： 网络连接

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System Disk RAID 1 2 x 2*10GE + SDI卡 本地存储型 系统盘和数据盘均使用本地磁盘，针对数据量大，对计算性能、稳定性、实时性等要求很高的业务场景，如大数据、分布式缓存等。 表2 本地存储型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical

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训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 LoRA微调：在模型微调过程中，只对

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