问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练

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来实现对大模型输出的精确把控，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖

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如何访问训练作业的后台？ ModelArts不支持访问训练作业后台。 父主题： 查看作业详情

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √

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来实现对大模型输出的精确把控，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖

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States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的NPU 增加卡数重新训练，未解决找相关人员定位。 问题

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它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank Adaptation)：微调是一种用于调整大型预训练模型的高效微调技术。

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来实现对大模型输出的精确把控，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。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖

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云备份是如何计费的？ 计费项 云备份计费项包括存储费和流量费，存储费根据存储库的不同进行收取。详细的计费项目如下所示： 表1 云备份计费项 资费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储费 云硬盘备份存储库 备份云硬盘时，需要购买云硬盘备份存储库用于存放云硬盘产生的备份。

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包，赠送的请求次数也会叠加。如果您的包月资源包进行了升配，赠送的请求次数也会进行升级，剩余请求次数＝升配后的请求次数-原来已使用的请求次数。 除了服务端返回的状态码为5XX或403错误的请求外，其余的请求均会计入请求次数。 举例 示例一 以上传对象为例，对一个对象或者段的每一次操

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云桌面是如何计费的？ 云桌面支持包年/包月计费模式，该模式需要先购买再使用，以整年/整月为计费周期进行计费。 云桌面支持按需计费模式，该模式为先使用后付费，并以整点小时为计费周期，用户可根据实际需求即开即用，用完快速退订。 用户可通过云桌面价格计算器了解套餐详情以及评估费用。 价

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云备份是如何计费的？ 计费项 云备份计费项包括存储费和流量费，存储费根据存储库的不同进行收取。详细的计费项目如下所示： 表1 云备份计费项 资费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储费 云硬盘备份存储库 备份云硬盘时，需要购买云硬盘备份存储库用于存放云硬盘产生的备份。

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日峰值带宽是如何计算的？如何计费的？ 按日峰值带宽计费就是系统每5分钟统计1个峰值带宽，每日得到288个值，取其中的最大值作为计费带宽，计费详情请参见产品价格详情。您可以登录视频点播控制台，在“统计分析 > 资源用量”页面查看单个CDN服务 域名 的峰值带宽趋势图，在“概览”页查看所有提供服务的CDN域名带宽峰值总和。

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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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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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模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优作业后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调

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ModelArts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： 功能咨询

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输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本，它的损失会增加，从而鼓励模型寻找更多样化的输出。

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通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI服务的方法请参见CCE容器实例弹性伸缩到CCI服务。

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如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题

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给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则化技术，它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 给输出数据加噪音的尺度，定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈

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