开发算法模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才

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智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。 提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术

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参，TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x)，选择l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。 表2 TPE算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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自动模型优化（AutoSearch） 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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V2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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业实现AI能力的需求，达到满意的效果。 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

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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

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管理算法模型 开发算法模型 导入（转换）模型 模型输入目录规范 模型输出目录规范 父主题： 控制台开发技能

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值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数

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创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。

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断尝试调整超参来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 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。 请参考以下指导在ModelArts

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可调整此区域的参数设置，重新选择使用的模型，或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中

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当“开发环境”选择“WebIDE”时展示，用于设置当前环境规格对应的环境实例。 如果当前选定的规格有环境实例，可选择已存在的实例。 如果当前选定的规格没有可用的实例，可选择“新建一个新环境”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面，如图1所示。界面说明如表2所示。 图1 联邦学习工程详情界面 表2 界面说明 区域

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数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参

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