主流深度学习模型_学习目标-华为云

学习目标

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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ModelArts入门实践

、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的推理部署、模型评测、模型量化等功能。面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习使用Standard自动学习实现垃圾分类本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery

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什么是医疗智能体

支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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Standard自动学习

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练采用自动机器学习技术，基于

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华为企业人工智能高级开发者培训

介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型自然语言处理理论和应用技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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智能问答机器人版本

规格的差异如表1所示。表1 机器人版本说明功能列表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 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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产品优势

日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，

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ModelArts最佳实践案例列表

Torch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署，搭建大模型问答助手。主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baic

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学习任务

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

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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执行作业

，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。图2 展示作业报告执行纵向作业用户登录进入计算节点页面。在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。图3 执行作业

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概要

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。父主题：基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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计费说明

，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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应用场景

准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。游戏/社交语音监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。场景优势如下：准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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基本概念

基本概念 AI引擎可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。数据集某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。特征操作特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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欢迎使用基因容器服务

欢迎使用基因容器服务感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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模型训练简介

进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。系统还支持打包训练模型，用于

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化 eagle 投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）场景介绍准备工作预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练查看日志和性能训练脚本说明父主题： LLM大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试父主题： LLM大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化 Eagle投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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