中软国际数据治理专业服务解决方案实践

轻量级深度学习：增加扩展问并使用该模型进行训练从而提高问答精准度，扩展问越多，效果提示越明显。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果

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容器网络与VPC网络融合，性能无损耗。 组网规模 最大可支持2000节点 受限于VPC路由表能力，适合中小规模组网，建议规模为1000节点及以下。 VPC网络模式下，集群每添加一个节点，会在VPC的路由表中添加一条路由（包括默认路由表和自定义路由表），因此集群本身规模受VPC路由表上限限制，创建

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循环）和大数据迁移的流程，可以指导企业实施具体的上云迁移工作 最佳实践指导 提供了大量的上云方案最佳实践和经验的分享，比如技术评估和适配改造的最佳实践等，可以指导企业更加有效地规划和实施上云转型 项目管理指导 提供了上云项目管理的方法和落地实践，比如组织上云开工会和大规模演练等，

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通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备

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基模型：基模型经过大规模数据的预训练，能够学习并理解多种复杂特征和模式。这些模型可作为各种任务的基础，包括但不限于阅读理解、文本生成和情感分析等，但不具备对话问答能力。 功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格

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的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用；面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。 产品架构 ModelArts是一个

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数字字符组成。 训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个有

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模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。

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指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见有监督微调（全量微调）训练参数说明、表5。 在数据配置中，选择训练数据集、验证数据等参数。 验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。 从训练数据拆分：取值范围[1%-50%]。设置1%即从训练数据中随机拆分出1

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计费方式选择“按需”执行9~10，完成操作。 单击“确认配置”，进入“支付”配置信息界面。 单击“确定”，进入“支付”页面。 检查“云服务订单”和所需支付费用。 选定支付方式并成功付款后，购买完成。 单击“确认配置”，进入“开通互联网”配置信息界面。 单击“确认”，购买完成。 父主题：

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面向k8s资源型用户，提供k8s原生接口，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 适用于已经自建 AI开发平台 ，仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。 ModelArts用户指南（Lite Cluster） ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备

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产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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ch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据当前底座资源选择对应加速卡节点。同时，支持用户自定义资源规格，一般而

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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有Tens

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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支持自动抽取模型元信息，实现结构化管理仿真历史数据；支持低码流程模板编排，积累仿真流水线模板与自动化APP。 支持基于专业、产品管理仿真规范，操作手册，形成仿真知识库。 跨领域仿真协同 统一管理多物理场仿真模型、跨纬度（材料、零部件、子系统、系统、体系等）层级仿真模型、跨学科仿真

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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