准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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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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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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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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题。当需要可视化新的目录时，可以先将当前TensorBoard实例关闭，再指定新目录创建一个新的TensorBoard实例。 步骤四：查看看板中的可视化数据 可视化看板是TensorBoard的可视化组件的重要组成部分，看板标签包含：标量可视化、图像可视化和计算图可视化等。 更多

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。

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创建Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法，可以订阅AI Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理模型

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移的可行性。 模型开发训练：天宽团队熟悉业界多种基础模型，24年初开始适配DeepSeek， 当前已支持 V3/R1/Distill全系列，相比之前模型训练成本降低20%，根据业务需求和数据特性，为用户定制模型开发训练方案，选择合适的预训练架构,并设定训练目标，调整数据集、调整超

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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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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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查看PMI：查看产品制造信息。 在线可视化区 位于模型文件可视化页面中央，是模型文件在线可视化的核心模块。支持用户的交互操作，例如放大、缩小、旋转等。 坐标参考 通过选中坐标参考具体位置，调整模型展示的位置和旋转角度。 模型文件可视化页面常用操作入门 在进行在线可视化模型文件之前，建议您先对在线可视化页面的常用操作进行简单的了解。

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删除可视化作业 功能介绍 删除可视化作业。此接口为异步接口，作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选

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日志可视化概述 云日志服务支持用户使用SQL查询语法对结构化日志进行统计分析，同时将分析结果以图表方式可视化展示，提供多种图表类型，满足不同场景的可视化呈现需求，用于运维和运营分析。 LTS提供40多种开箱即用仪表盘模板、预置样例数据，配置丰富，简单易用，降低使用门槛，减少用户重

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可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个

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准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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