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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“等频离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“频率”。例如，根据weight进行等频离散，设置weight最小值为5，最大值为200，离散频率为200。等频离散会按照weight值的大小进行排序之后，以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值

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化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。 特征值：高效求解CAE仿真场景中出现的大型稀疏矩阵的特征值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。

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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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yaml)的参数如表1所示 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

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BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而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

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BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而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

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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化为另一个易于迭代求解的同解线性方程组。 非线性迭代法：基于迭代法实现CAE场景中非线性问题的高效快速求解。 特征值：高效求解CAE仿真场景中出现的大型稀疏矩阵的特征值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。

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yaml)的参数如表1所示。 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

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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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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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t-Token”的值即为Token值。 X-Language 否 String 请求语言类型。默认en-us。 取值范围： en-us zh-cn 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 master_weight 否 Integer 主节点权重（两个参数必选其一）。

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修改读写分离权重 功能介绍 修改指定实例的读写分离权重。 该接口计划于2024-04-30下线。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQL 11、RDS for PostgreSQL

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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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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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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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