token_num：已训练的数据量。 step：已完成的训练步数。 batch_size：每个训练步骤中使用的样本数据量。 sequence：每个数据样本中的token数量。 数据量以token为单位。 优化器 adamw adamw 优化器参数指的是用于更新模型权重的优化算法的相关参数，可以选择adamw。

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到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储，从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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。

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超参优化任务的详细信息：最优超参组合的模型评分、训练耗时、参数取值，以及超参优化任务的参数信息。 评分图：在图表中显示每次迭代训练得到的模型评分。 超参图：在图表中显示每次迭代训练的超参取值及对应的模型评分。 试验时长图：在图表中显示每次迭代训练的超参取值及对应的训练时长。 父主题：

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放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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期 无需AI技能，支持模型自动生成，业务人员快速使用 多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。

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SDK使用方法请参见SDK参考，当前仅支持Python语言的SDK。 REST API使用方法请参见API参考。 命令行使用方法请参见命令参考。 使用建议 如果您需要对华为云上的资源进行权限的精细管理，建议您在使用G CS 前，使用IAM服务创建IAM用户及用户组，并授权，以使得IAM用户获得GCS的操作权限。IAM操作请参见创建用户并授权使用GCS。

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DE资源的规格。请根据实际需求选择具体规格。 实例 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”。 进入模型训练工程详

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Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题：

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PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素。

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32]。 描述 对任务的描述信息。 自动打包 勾选后，创建模型训练任务的同时打包该模型。任务创建成功后可在“模型管理”界面看到打包的模型。 自动发布模型包 勾选“自动打包”才会展示该参数。勾选“自动发布模型包”，创建模型训练任务的同时打包该模型，并且将打包的模型自动上架。任务创建成

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多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加

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期 无需AI技能，支持模型自动生成，业务人员快速使用 多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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我的算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”。 在我的算法页面，可以根据算法名称搜索算法，也可以单击“”，根据供应商和计费模式筛选查找算法。 父主题： 算法管理

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测试人员的资源量，不同的产品对应不同的测试平台。 并且由于测试周期较长，因此需要按照当日的产能对订单进行拆分转序，分批完成后续的测试-老化的工序，分批入库。 老化工序 老化工序是该企业PCBA的最后一道工序，每个订单的老化需要在对应老化房的对应资源上进行老化；不同产品的老化方式基

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计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合； 灵活可配置的分类与高效运筹优化算法；自动的模拟流程，对策略高效验证； 灵活可配置的高效补货优化算法；灵活可变的业务约束均可加入算法； 数据、流程与决策方案透明展示；高效仿真优化引擎实时计算，实现多情景仿真对比 方案架构 图1 业务架构图

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自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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