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硬件要求
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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G
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部署要求
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机房提供货梯数量建议不少于2个。 网络要求 请先了解CloudPond的组网方案和要求，以便快速理解CloudPond对本地的网络要求。 表5 网络要求 分类 要求 与CloudPond对接的网络交换机品牌与型号 请详细记录与CloudPond对接的网络交换机的品牌与型号，以备后续安装部署使用。
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应用模型简介
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数据或API的语义模糊，无法确认获取的数据的准确性。 不支持跨源数据汇聚处理，汇聚效率低。 开发效率较低，关键环境编码需要编码学习。例如：不同数据源需要熟悉各类DB语法，学习如何对接不同中间件等等。 针对传统方式的各类问题，产生了新的应用模型管理模式，帮助企业便捷开发，解决上述痛点：
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大模型开发基本流程介绍
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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：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。
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大模型开发基本概念
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，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 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。
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华为人工智能工程师培训
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附录：指令微调训练常见问题
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out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deep
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数据备份时是否对网络带宽有要求？
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数据备份时是否对网络带宽有要求？ 云上备份等操作不依赖用户自身网络条件，对带宽没有要求，只依赖华为云管理面的防火墙和带宽限制。 若操作存在延迟，可能与备份时间段有关。备份的业务高峰期在22点到早上8点，建议客户评估业务类型，分散时间备份，如果在业务高峰时段备份，可能会有一定的延迟。 父主题：
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方案概述
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随着全球科技竞争的加剧和国际制裁背景下，中国企业对国产自主算力的需求迅速增长。昇腾行业大模型适配服务凭借其强大的高性能计算能力和深度学习算法优化，成为推动国内信创产业发展的关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难，缺乏对华为昇腾AI平台的深入了
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训练模型
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建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步
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训练模型
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建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步
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存储类别简介
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等。 深度归档存储（受限公测）适用于长期不访问（平均几年访问一次）数据的业务场景，其成本相比归档存储更低，但相应的数据恢复时间将更长，一般为数小时。 桶存储类别和对象存储类别的关系 上传对象时，对象的存储类别默认继承桶的存储类别。您也可以重新指定对象的存储类别。 修改桶的存储类别
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HiLens Kit USB接口对挂载存储有什么要求？
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HiLens Kit USB接口对挂载存储有什么要求？ HiLens Kit支持挂载SD卡、U盘、移动硬盘，最大支持2T，且磁盘格式ext4。 Hilens Kit USB接口当前只支持接linux UVC协议的USB免驱摄像头，不支持键盘、鼠标。 父主题： HiLens Kit硬件操作
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全球SIM联接服务对模组是否有要求？
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迁移对源端和目的端有什么要求？
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迁移对源端和目的端有什么要求？ 迁移会占用源端和目的端大量的QPS（每秒查询率）和带宽。因此，建议在迁移前先进行测试，以评估实际迁移过程中源端和目的端的QPS和带宽占用情况。如果占用率过高，请调整源端和目的端QPS和带宽限制，以确保对现有业务的影响最小化。 父主题： 存储迁移
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方案概述
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学习任务
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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置
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课程学习
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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可
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训练模型
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建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步
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训练模型
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建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步
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训练模型
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建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步
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