准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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unreasonable_file_limits limits设置检查 当前实例系统文件/etc/security/limits.conf 中部分配置大于系统默认值，可能导致实例无法远程登录。 guestos.memory.unreasonable_hugepage_config 内存大页配置检查 当前实例内核参数vm

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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单击，增加用户特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置。当“特征值类型”为“多值枚举型”时，您可以根据需求自定义枚举个数。其他类型可选的参数信息如下： “等距离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“距离”。例如，根据age进行等距离散，设置年龄最小值为1，最大值为100，离散距离为10。等距离

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根据实际源数据集和目标数据集标签列的值修改图1红框区域对应值。其中，S表示源数据，T表示目标数据，X表示数据特征，Y表示数据标签。 单击图标，运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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实例的读权重。 读权重可支持的设置范围为0~100。 只读实例挂载后默认承载全部可分离的只读请求，如果需要重新分配读写请求，可通过设置读权重来实现。 设置了实例的读权重后，主实例和只读实例将按照以下公式处理读请求。 主实例处理读请求：主实例读权重/主实例和只读实例读权重总数 只读

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在不配置“权重”参数的情况下，可以配置1条A类型记录集，将记录集值设置为3个IP地址。 在这种配置中，不同的访问者会随机访问其中1个IP地址。详细信息，请参见当记录值有多个IP地址时， 域名 是如何解析的？。 在配置“权重”参数的情况下，可以配置3条A类型记录集，记录集值分别设置为3个IP地址。

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预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth

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在不配置“权重”参数的情况下，可以配置1条A类型记录集，将记录集值设置为3个IP地址。 在这种配置中，不同的访问者会随机访问其中1个IP地址。详细信息，请参见当记录值有多个IP地址时，域名是如何解析的？。 在配置“权重”参数的情况下，可以配置3条A类型记录集，记录集值分别设置为3个IP地址。

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基于权重的分流 ASM能够提供基于权重的流量控制，根据设定的权重值将流量分发给指定的版本。 控制台更新基于权重的分流 登录U CS 控制台，在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称，进入详情页。 在左侧导航栏，单击“服务中心”下的“网格服务”，进入服务列表。 单击服务名，进入服务详情页。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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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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每一个区间的最小值、最大值、离散值都由用户来定义。 如果特征值位于某个区间的最小值最大值之间，则该特征值被离散为这个区间的离散值。 如果特征值不在用户定义的任何一个区间内，则被作为异常值进行处理。每一个区间都是半闭半开区间，即包含最小值但不包含最大值，不同区间之间不能重叠。示例：

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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