，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，BF16因

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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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依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”，进入服务订购界面。 区域：为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。 用户可以单击“了解计费详情”，详细了解模型训练服务提供的资源、规格和相应的价格信

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于 自定义镜像 训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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保存整个Model（不推荐） torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存，便于中断后继续训练恢复。 checkpoint = { "net": model

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提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用自定义镜像创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。

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面向开发者提供了AI Gallery大模型开源社区，通过大模型为用户提供服务，普及大模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源大模型，同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验，助力开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型

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，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，BF16因

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，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，BF16因

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去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 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

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什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。

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并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 自定义学件开发指南

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并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 准备工作

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并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 学件开发指南

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单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古NLP大模型

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同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含

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