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能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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如何降低直播延时？ 一般情况下，RTMP推流+FLV播放的正常延迟在5s左右，若您的直播出现延迟时间过长的现象，可参考以下方式进行性能优化。 GOP设置 GOP：（Group of Pictures）画面组，一个GOP就是一组连续的画面，每个画面都是一帧，一个GOP就是大量帧的集

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据探索及云端编码及调试 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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分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J

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索及云端编码及调试 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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方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算，结合华为昇腾算力，为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力，结合大规模分布式训练、模型微调与部署等核心能力，针对不同行业的需求，为客户提供从模型设计、训练到部署的一站式服务，助力企业快速落地AI应用。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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取值范围：整型，0~100，单位为ms，正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：1 vacuum_cost_page_hit 参数说明：清理一个在共享缓存里找到的缓冲区的预计开销。表示锁住缓冲池、查找共享的Hash表、扫描页面内容的开销。 该参数属于USERSET类

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需

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vacuum_cost_delay 参数说明：指定开销超过vacuum_cost_limit的值时，进程睡眠的时间。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0~100，单位为毫秒（ms）。正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：0 许多系统上，

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取值范围：整型，0~100，单位为ms，正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：0 vacuum_cost_page_hit 参数说明：清理一个在共享缓存里找到的缓冲区的预计开销。表示锁住缓冲池、查找共享的Hash表、扫描页面内容的开销。 该参数属于USERSET类

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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需

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vacuum_cost_delay 参数说明：指定开销超过vacuum_cost_limit的值时进程将进入休眠的时间长度。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0~100，单位为毫秒（ms）。正数值表示打开基于开销的清理延迟特性；0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值：0 许多系统

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，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更

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Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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选择所需微调的基础模型。 训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练，模型为用户与服务共建，详情请联系客服。

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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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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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