集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商用版驱动、昇腾软件开发库，迁移工具链等。预置镜像可以做到即开即用，用户也可以基于预置镜像构建自定义环境内容。

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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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模型训练服务简介 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。

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Lite功能介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、 内容审核 等领域广泛得到应用。

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的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构建容器，并创建Kubernetes资源训练其模型。模型训练完成后，用户还可以使用KFServing创建和部署用于推理的 服务器

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本场景采用了下表中的微调参数进行微调，您可以在平台中参考如下参数进行训练： 表2 微调核心参数设置 训练参数 设置值 数据批量大小（batch_size） 8 训练轮数（epoch） 4 学习率（learning_rate） 7.5e-05 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio）

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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 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手

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附录：指令微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框

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务器和AI专用硬件，与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力，支持华为鲲鹏通用中央处理器的泰山服务器。 图2 边缘硬件 云边协同 IEF能够方便的协同云端和边缘共同工作，例如在AI场景下，在云端使用ModelArts进行大数据量的训练生成AI模型，然后将AI模型打

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服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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华为HiLens和ModelArts的关系 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发，并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型，然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiLens支持的“om”

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计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项

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能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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大模型相比，BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。 模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源（专属资源池）。如果不订购推理资产，可以使用订购的盘古模型进行训练，但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面，单击“立即购买”，平

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对

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Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 西南-贵阳一 mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 西南-贵阳一 mindspore_2

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持通过“Ctrl+F”方式搜索日志。 ：将当前训练工程加入训练。 ：返回到当前训练工程所在的“模型训练”页面。 训练任务：查看训练任务的运行状态。可以查看训练任务的运行日志以及训练报告，删除训练任务。也可以在任务执行过程中单击暂停训练任务。 3 代码目录：包含日志文件夹、模型文件

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