集中人力资源，确保各项目组之间的协同，有利于上云迁移实施的顺利开展。 不同的迁移环境放到不同的分批 将生产环境与测试环境放在不同的分批中，先迁移测试环境，可以大大降低生产环境的迁移风险。 三、迁移优先级 影响上云迁移优先级的影响因素有如下： 表1 迁移优先级影响因子 影响因素 影响结果

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APP ID的获取方法 在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。 访问VR云渲游平台。 在左侧导航栏，选择“应用管理”，打开应用管理页面。 查看已创建的应用，红框所示即为appID。 SDK1.4.0版本新增getDeviceID(Context context)接口，详情请参见SDK接口参考。

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在用户组列表中，单击新建用户组右侧的“授权”。 在授权页面进行授权时，管理员在权限列表的搜索框中搜索需要的角色。 选择角色，系统将自动勾选依赖角色。 图1 选择角色 单击勾选权限下方的，查看角色的依赖关系。 图2 查看角色的依赖关系 例如“DNS Administrator”，角色内容中存在“Depends”字段

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为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、

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Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此，数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的显存消耗，使

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如何防止采集数据泄露？ MgC通过以下方式确保采集数据的安全： 数据加密传输：采用加密技术来保护数据在传输过程中的安全 本地加密存储凭证：MgC Agent上的凭证信息都会经过加密处理后保存在本地，不会通过网络传输到云端。 本地数据采集与存储：通过MgC Agent线下采集的信息

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各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他的训练工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web IDE环境资源的项目的环境信息。 新建训

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由于PostgreSQL数据库中并未公开获取所有对象类型定义DDL的方法，因此部分对象的DDL将采用查询元数据拼接的方式获取。这可能导致采集的DDL信息和原始DDL不一致，甚至缺少信息的情况。 如果采集的DDL无法满足您的使用要求，您可以使用pg_dump或者第三方数据库客户端工具获取

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融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景 场景描述 媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式

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在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？ ModelArts的Notebook实例upload后，数据会上传到哪里？ 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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单击模型名称，进入模型详情页面，可以查看模型“基本信息”和“我的版本”。 基本信息：可以查看模型名称、ID、来源模型等信息。 我的版本：单击版本号进入模型详情页，可以查看各个模型版本的详细信息和任务。 删除我的模型 删除操作无法恢复，请谨慎操作。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“我的模型”进入模型列表。

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Online常见应用场景的操作实践，为每个实践提供详细的方案描述和操作指导。 表1 CodeArts IDE Online最佳实践一览表 最佳实践 说明 2-基于CodeArts IDE Online快速开发、部署微服务 本实践主要讲述在CodeArts IDE Online中如何快速将开发

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如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？ ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少？

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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因其与F

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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因其与F

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集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 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

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思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎

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