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敛的原因是多方面的：首先，数据问题可能导致不收敛，比如数据预处理不完善；其次，模型的训练超参数也同样会导致类似的情况；再者，模型本身的算法设计过程也可能会引入不收敛情况；最后，则是由计算过程导致的模型收敛问题。 模型精度（以模型评测结果衡量的各种指标，广义的Model Accur
户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ
ce的“single-file policy”的设计原则，它的三个主要模块Pipeline、Schedulers和预训练模型中，Pipeline和Schedulers都完全遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码，而不是进行抽象处理。因
在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。
pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ 由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。请先确保应用输出符合预期后，再进入到MindSpore Lite模型转换的过程，否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。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。具体请参见自动学习简介。
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。
节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构，用户可根据实际场景进行灵活设计，在多分支场景下，并行分支的节点支持并行运行，具体请参考配置多分支节点数据章节。 表1 Workflow 属性 描述 是否必填 数据类型 name
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。
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云服务的责任共担模型是一种合作方式，其中云服务提供商和云服务客户共同承担云服务的安全和合规性责任。这种模型是为了确保云服务的安全性和可靠性而设计的。 根据责任共担模型，云服务提供商和云服务客户各自有一些责任。云服务提供商负责管理云基础架构，提供安全的硬件和软件基础设施，并确保云基础
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。
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部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志，分析报错原因。 图2 报错日志
多模态理解：如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息，并将其综合起来形成有意义的知识。 视觉大模型：这类模型专门针对图像和其他视觉数据设计，帮助计算机更好地理解和解释视觉世界。 多模态检索：这是指利用多种数据模态(如文本、图像、视频、音频等)进行信息检索的技术，旨在通过整合不同形式的数据，提供更精准的结果。
d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”，单击“New”，选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面，单击“Add a new panel”。 在New dashboard
、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，基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换
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