小。在深度学习中，微调用于改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 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建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

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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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应用场景 开天工业工作台 开天工业工作台是apaas平台在工业领域的优秀实践。华为云汇聚合作伙伴，深度融合业内优秀工业软件，为企业提供研发设计、生产制造、市场营销以及日常办公等服务，支撑企业业务流程的优化，实现一站式工作体验。 图1 应用场景-开天工业工作台 一站式登录，应用开箱即用

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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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多样的解决方案 团队拥有多年的实战经验，沉淀了丰富的可落地解决方案和工具，能够针对各种场景交付成熟的AI算法、模型或者界面。 先进的AI算法 华为云AI曾在视觉、NLP、多模态、决策优化等诸多世界级AI挑战赛中取得业界领先的成绩。 服务范围 服务覆盖范围 根据双方澄清企业级AI的实

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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图说TDIS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TDIS 01 了解 可信分布式身份服务为个人和企业用户提供统一的分布式身份标识，支持多场景、细粒度的可验证凭证管理能力。 产品介绍 产品概述 产品功能 03 入门 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、密钥托管等扩

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云产品的底层架构升级让产品更安全、更先进、更开放； 个性化桌面、智能分析等功能让管理决策更智能； 云端融合，全面与用友各领域云深度融合，提供一站式云端一体化解决方案； 全面国际化：支持多会计准则、多账簿多税制、多时区、多语言等，为企业全球业务协同提供给了支撑； 一体化运营：u9cloud的hu

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Benchmark精度检查工具，可以转换模型后执行推理前，使用其对MindSpore Lite模型进行基准测试，它不仅可以对MindSpore Lite模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 模型自动调优工具 AOE(Ascend

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能化”为关键特征，具备全面深度感知数据、实时传输交互数据、按需部署应用的能力。伴随着 工业互联网 的推进，工业互联网对网络基础设施提出了更高的要求，工厂内网络将呈现出融合、开放、灵活三大趋势，这对工业场景的网络设施提出了较高的要求，5G具备大带宽、低时延、多连接的特性，成为工业连接的

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Grid等二三维一体化数模型，并支持自研Webgl、Cesium、VR/AR/MR、高真实渲染等交互与输出。 多源数据融合：支持统一接入多源数据，支持实景三维、点云、三维地形、手工模型、BIM、地理实体、参数化/符号化三维数据、三维场数据、地下管线、地质体等数据融合，并以统一服务和格式对外提供服务（S3M）。

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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heckpoints/gpt2”。 ll ./checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU 裸金属服务器 是8卡， 因此需要在预训练脚本中调整如下参数：

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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年的具体时间点），对无状态工作负载进行弹性扩缩容。 节点伸缩通过节点自动伸缩组件autoscaler实现的，可以按需弹出节点实例，支持多可用区、多实例规格、多种伸缩模式，满足不同的节点伸缩场景。 Standard/Turbo集群弹性伸缩 Autopilot集群弹性伸缩 应用调度 CCE

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Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

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去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优

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