自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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建议关闭LLVM动态编译优化。 In表达式后常量列表长度不能超过10，否则不能执行LLVM编译优化。 在资源许可的情况下，数据量越大，可获得的性能提升效果越好。 父主题： 系统调优

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明模型性能越好。 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-1

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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。

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建议关闭LLVM动态编译优化。 In表达式后常量列表长度不能超过10，否则不能执行LLVM编译优化。 在资源许可的情况下，数据量越大，可获得的性能提升效果越好。 父主题： 系统调优

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区块积累越来越大，会不会存不下？ 随着时间推移，交易量的增加， 区块链 会越来越长，占用的存储会越来越大，会不会存不下呢。 BCS 将提供两个可用方案供您选择： 存储扩容 登录区块链服务管理控制台，单击B CS 实例名称进入详情页。 在BCS实例详情页，单击“更多信息 > 网络存储”，获取节点名称对应的文件存储卷PVC名称。

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请求总流量 请求总流量：指命中缓存产生的流量和请求回源产生的流量之和。 说明： 流量命中率越低，回源流量越大，源站的流出流量越大，源站带宽资源占用越大，其代表了源站 服务器 收到的负载压力，请重点关注流量命中率。 使用CDN后，时延、丢包率、回源率通常会降低，缓存命中率则会提高。但是由于业

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如何判断盘古大模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化

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Pipeline 可以节省网络IO开销，但 Pipeline 并不是越大越好；使用 Pipeline 对程序性能的提升是有上限的，随着 Pipeline 逐渐增加，提高 Pipeline 的收益逐渐降低；如果一次组装的 Pipeline 数据量过大，一方面会导致客户端等待时间增加，另一方面，如果大的

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搭载T4卡，图像加速 3D动画渲染、CAD p 搭载V100卡，计算加速 AI深度学习、科学计算 pi 搭载T4卡，推理加速 实时推理+轻量级训练 AI加速型 Intel ai 搭载昇腾310芯片，计算加速或推理加速 深度学习、科学计算、CAE ARM 鲲鹏通用计算增强型 鲲鹏 kc 与c系列相比，采用鲲鹏处理器，价格更低

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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CCE是否支持跨区域使用，是否支持集群联邦特性?（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） 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？

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（计算空泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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设置。 图像质量越好，占用带宽越大。 帧率 可更改每秒显示的帧数，帧率越高，图像越真实，占用带宽越大。 I帧间隔 当“编码协议”选择“H.264”和“H.265”时可以设置。 可更改I帧（每个画面组的第一个帧）的时间间隔，I帧间隔越小，视频质量越高，占用带宽越大。 分层编码 当“编码协议”为“H

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： Standard自动学习

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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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区分度最高的放在联合索引的最左侧。区分度=列中不同值的数量/列的总行数。 尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧。因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO性能也就越好。 使用最频繁的列放到联合索引的左侧。这样可以比较少的建立一些索引。 避免冗余的索引，如：primary key(id)，index(id)，unique

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CCE是否支持跨区域使用，是否支持集群联邦特性?（文字超长时，可选用该类型，列表项样式改为：listitem_HD572fg_100） 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？

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.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。总体来说core数量越大越好（和最后重写多少个文件数直接相关），并行度p和内存大小和mor设置类似。 父主题： 使用Hudi

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.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，要兼顾dataSize和最后重写的文件数量。总体来说core数量越大越好（和最后重写多少个文件数直接相关），并行度p和内存大小和mor设置类似。 父主题： 使用Hudi

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