准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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实时监测 实时监测可以对设备组的运行状态和各参数进行实时监测，选定设备组，单击【编辑】可以对设备组的组态进行自定义编辑，【导出图片】可以将该组态以图片形式导出，【最大化】可全屏显示组态。 图1 实时监测 定义2D组态 2D实时监测组态编辑面板主要包含如下5块分区： 组态面板 工具栏

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实时迁移 其他云MySQL迁移到云数据库 RDS for MySQL 其他云MySQL迁移到 GaussDB (for MySQL) 其他云MongoDB迁移到DDS 自建MySQL迁移到RDS for MySQL E CS 自建MySQL迁移到GaussDB(for MySQL) ECS自建MongoDB迁移DDS

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数据复制服务 提供的实时迁移任务支持多种特性，有效的帮助您提高数据迁移的成功率。 表4 高级特性列表 特性 说明 迁移限速 实时迁移支持自由控制迁移速度，从而把握迁移对源带宽、数据库IO的影响，做到迁移影响自主可控。 限速只对全量迁移阶段生效，增量迁移阶段不生效。 迁移用户 实时迁移通过单

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实时同步 DRS支持直接同步不同schema的表到同一个schema吗 DRS实时同步支持使用Online DDL工具吗 DRS是否支持双向实时同步 源库Oracle为RAC集群时，为什么建议使用SCAN IP连接 源库Oracle补全日志检查方法 同步到GaussDB(DWS)的使用建议

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实时迁移 如何判断数据迁移任务可以停止 MySQL迁移中Definer强制转化后如何维持原业务用户权限体系 MySQL存储过程迁移上云后遇到调用权限的问题，如何解决 如何确保业务数据库的全部业务已经停止 迁移日志提示can not get agency token Oracle到MySQL迁移时，索引超长如何处理

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实时监视 个人收藏 设备数据 模型数据 接入数据 父主题： 实施步骤

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实时入库 Kafka实时入库到GaussDB(DWS)

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实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

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实时诊断 您可以通过实时诊断功能直观地查看数据库性能情况的全貌，快速确认是否存在异常。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”，进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 >

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实时查询 进入实时查询页面 登录GaussDB(DWS) 管理控制台。 在“集群 > 专属集群”页面，找到需要查看监控的集群。 在指定集群所在行的“操作”列，单击“监控面板”，系统将显示数据库监控页面。 在左侧导航栏选择“监控 > 实时查询”，进入实时查询监控页面。 在实时查询监

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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； 支持控制流和数据流的分离

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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。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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功能介绍 实时 语音识别 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文

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，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调

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实时迁移、实时同步和实时灾备有什么区别 对比项 实时迁移 实时同步 实时灾备 适用场景 跨云平台数据库迁移、云下数据库迁移上云或云上跨区域的数据库迁移等多种业务场景迁移。 实时分析，报表系统，数仓环境等。 实现云下数据库到云上的灾备、跨云平台的数据库灾备。 特点 同构数据库间以整体数据库搬迁为目的。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或 服务器 上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如

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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。 支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。

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