，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。

查看更多 →

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小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其与F

查看更多 →

batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid

查看更多 →

思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎

查看更多 →

Flow，简称AstroFlow）是华为云提供的一款自动化流程引擎服务，以通用办公流程为场景基础，满足企业中人财物事的调、转、入、离、审、评和批等任务的数字化需求。同时提供各类流程触发、数据连接和表单集成能力，帮助用户轻松实现各类服务应用构建流程的自动化。 为什么选择Astro工作流 第三方数据集成，流程扩展性强。

查看更多 →

业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

查看更多 →

Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储，从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI

查看更多 →

开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多？ ModelArts的Notebook实例upload后，数据会上传到哪里？ 开发环境中不同Notebook规格资源“/cache”目录的大小 在Notebook中，如何使用昇腾多卡进行调试？

查看更多 →

创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

查看更多 →

高空变量 设置训练数据的高空变量信息，在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的高空变量，选择后会在变量权重中增加或去除该变量权重，训练任务会根据您配置的高空变量对模型重新进行训练。 表面变量 设置训练数据的表面变量信息，同时在“预训练”的场景中也支持您添加或去除新的表面变量，选择后会

查看更多 →

搭建迁移环境 资源准备 应用 服务器 迁移 数据库迁移 父主题： 线下x86平台迁移到华为云

查看更多 →

搭建迁移环境 资源准备 应用服务器迁移 数据库迁移 父主题： 第三方云迁移到华为云

查看更多 →

搭建容灾关系 创建DRS灾备实例 配置灾备任务 RDS容灾切换 父主题： RDS for MySQL通过DRS搭建异地单主灾备

查看更多 →

搭建LAMP环境 手工搭建LAMP环境（CentOS 7.8 PHP7.0） 父主题： 搭建环境

查看更多 →

搭建LNMP环境 镜像部署LNMP环境（CentOS7.4 PHP7.2） 手工搭建LNMP环境（CentOS 7.2） 手工搭建LNMP环境（CentOS 8.0） 手工搭建LNMP环境（Ubuntu 20.04） 手工搭建LNMP环境（Huawei Cloud EulerOS

查看更多 →

搭建Drupal网站 镜像部署Drupal网站（Linux） 手工搭建Drupal网站（Linux） 父主题： 搭建网站

查看更多 →

搭建容灾关系 创建DRS灾备实例 配置灾备任务 RDS容灾切换 父主题： RDS for MySQL通过DRS搭建异地单主灾备

查看更多 →

在弹框中，单击“一键复制”。 单击管理控制台左上角的，选择灾备实例所在的区域，例如“华北-北京四”。 在“实例管理”页面，选择灾备实例，单击“操作”列的“更多 > 查看容灾详情”，进入“容灾管理”页面。 单击“搭建容灾”，在弹框中，将2.c中复制的灾备配置信息粘贴至输入框中，单击“确定”，开始配置灾备实例容灾能力。

查看更多 →

Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算

查看更多 →

行预习任务的筛选检索。 单击【预习详情】按钮，弹出预习的详情页面，可以查看预习介绍和相关资料信息开展预习。 我的作业操作 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【我的作业】菜单 进入我的作业页面，信息流形式展示我的作业信息。 图3 我的作业 通过作

查看更多 →

够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优：选择合适的学习率、批次大小等超参数，确保模型在训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。

查看更多 →