集成管理 集成配置支持简单、快速集成现有或第三方等监控系统；将业务下所有分散的监控系统告警进行统一收口及管理。不同的监控系统通过各自独立的集成接入密钥实现对接集成。 监控系统接入后，配置流转规则后可将告警信息转事件或告警。 当前支持集成CES、AOM、Prometheus和自建监控系统。

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应用集成 系统管理员可以通过应用集成功能，便捷地将应用集成至CraftArts IPDCenter，支持应用服务的添加、编辑和删除。 添加应用 在角色桌面首页，选择左上角的，单击“管理中心”。 选择“集成管理 > 应用集成”，进入“应用集成”页面。 单击“添加应用”。 在页面右侧

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集成配置 支持运维工程师和运维管理员新建集成配置。集成配置支持简单、快速集成现有常用开源、第三方等监控系统；将服务组业务下所有分散的监控系统告警进行统一收口及管理。 新建集成配置 进入运维空间后，在左侧导航栏选择“业务配置”->“集成配置”，点击【新建】按钮进入集成配置界面； 新

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集成开发 如何调用第三方接口 使用Rest服务调用Rest协议接口 使用SOAP服务调用SOAP协议接口 如何对接口鉴权 与云服务集成 父主题： 经典版开发指导

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在通用信息模块，单击“认证集成”后的打开认证集成设置，选择适合的集成方式，单击“保存”。 在通用信息模块，单击“认证集成”后的“配置”默认进入认证集成的“参数配置”页签，填写参数信息，单击“保存”。认证集成的方式不同，需配置的参数也不同，具体可参考： SAML协议的认证配置可参考认证集成。 OAuth2协议的认证配置可参考认证集成。

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产品集成 管理产品集成 查看产品集成 查看探测状态

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快速集成 将下载的软件包全部解压得到libs（集成使用）和HWMSDKDemo（示例Demo）。 图1 解压出来的文件 打开“Xcode”软件。 单击“File->New->Project...”，选择“Single View App->Next”，填写应用信息，选择“Creat

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业务集成 在调用HWMSDK接口的文件中必须包含以下头文件： 1 #import <HWMUISDK/HWMUISDK.h> SDK初始化： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 - (void)initSDK { HWMOpenSDKConfig *config = [[HWMOpenSDKConfig

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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获取模型网络权重，进行权重格式转换；支持客户进行数据集封装，打通适配模型的训练、微调、在线推理流程；支持客户进行模型的并行化改造，处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持：调研客户业务场景，支持客户分析模型代码结构，分析迁移可行性，设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期

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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Deepspeed-ZeRO-1，Deepspee

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丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、生成SHA256校验码、上架至NAIE服务官

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF

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方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 云证书管理服务 CCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、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。

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