位置精度（position_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 0.5米 11 0.2米 12 0.1米 13 0.05米 14 0.02米 15

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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得到和标杆数据相同的输出，因此可以判断出转换得到的text_encoder模型是产生pipeline精度误差的根因。通过下一小节可以进一步确认模型精度的差异。 父主题： 模型精度调优

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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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分类建议每类音频至少50条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。

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使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至 对象存储服务 （OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分

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车辆高程精度（ele_confidence） 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 50厘米 11 20厘米 12 10厘米 13 5厘米 14 2厘米 15 1厘米 父主题：

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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NVLink （GPU直通） 5120 15.7TFLOPS 单精度浮点计算 7.8TFLOPS 双精度浮点计算 125TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 300GiB/s NVLINK 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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果”、“训练参数”、“分类统计表”等。评估结果参数说明请参见表2。 图3 模型训练结果 表2 评估结果参数说明 参数 说明 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预

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文档分类 功能介绍 文档分类接口对用户输入的文本自动分类，给文本具体的分类。用户只要提供待处理的文本，而不用关注具体实现。主要应用场景：新闻内容分类，广告识别等。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在自然语言

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智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景，使用方便，有效提升数据录入效率。 场景一：卡证、发票混合识别 场景二：相同类型发票识别

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新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类，将企业应用进行分类管理，也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 操作步骤 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作，登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中，选择“业务管理”。 在应用上架页签，单击“设置分类”。 在设置分类页面，单击“新增”。

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： AIGC推理业务昇腾迁移指导

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完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前，请确保已标注的图片符合要求，否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。

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