无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数，使模型效果最优 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后的模型，回答中会出现乱码 为什么微调后的模型，回答会异常中断 为

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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使用“能力调测”调用模型 前提条件 使用能力调测调用模型之前，需要进行开通盘古大模型服务操作。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面，提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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训练管理 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Galler

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明其中重要的几个规则的使用场景： 案例环境准备

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist、predpush。下面简要说明其中重要的几个规则的使用场景： 目

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、uniquecheck、intargetlist、predpush等。下面简要说明其中重要的几个规则使用场景。 案例环境准备 为了便于规则的使用场景演示，需准备建表语句如下：

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案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule rewrite_rule包含了多个查询重写规则：magicset、partialpush、uniquecheck、disablerep、intargetlist以及predpush等。下面简要说明其中重要的几个规则使用场景。 案例环境准备

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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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我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 图2 我的配额 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。 父主题： 简介

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在页面右上角，选择“资源 > 我的配额”。 系统进入“服务配额”页面。 单击“申请扩大配额”。 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。

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系统进入“服务配额”页面。 图2 我的配额 在页面右上角，单击“申请扩大配额”。 图3 申请扩大配额 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。 父主题： 资源与标签

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系统进入“服务配额”页面。 图2 我的配额 在页面右上角，单击“申请扩大配额”。 图3 申请扩大配额 在“新建工单”页面，根据您的需求，填写相关参数。 其中，“问题描述”项请填写需要调整的内容和申请原因。 填写完毕后，勾选协议并单击“提交”。

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欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有效地调整模型的参数，同时也很容易受到数据噪声的干扰，从而影响模型的鲁棒性。当目标任务的难度较大时，该问题将愈加显著。 当然，如果您的可用数据很少，也可以采取一些方法来扩充您的数据，从而满足微调要求，比如： 数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重

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yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B

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Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B

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