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实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源) 特点 自我对弈 详细注释 流程简单 代码结构 net：策略价值网络实现 mcts：蒙特卡洛树实现 server：前端界面代码 legacy：废弃代码 docs：其他文件 utils：工具代码 network
【功能模块】modelarts【操作步骤&问题现象】1、使用modelarts如何生成可在atlas 200dk上运行的模型文件，在哪里找这个文件【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
华为多年通信网络专家，负责华为网络AI开发平台的构建和运营，熟悉模型训练和在线推理。 【青年班第三期专家】 课程主题：《AutoML拯救大型DC海量硬盘故障AI预测》 华为多年通信网络专家，负责华为网络AI开发平台的构建和运营，熟悉模型训练和在线推理。 李梦迪 华为云DCS产品专家 课程主
告显示，华为云盘古政务大模型在模型平台、模型微调、模型能力、内容安全四项技术领域以及服务能力与生态合作，共计六项评估指标取得满分。 华为云盘古政务大模型评估结果 政务大模型落地需综合关注模型准确性、场景融合、成本、内容安全 IDC 在调研中发现，政务大模型在应用中的落地远高于市场
工作四要素。 这篇博文来讲状态机的模型之Moore状态机，从标题也能看出，状态机的知识并没有结束，后面还会提到Mealy型状态机。 Moore型状态机 根据状态机的输出与其现态、输入之间的关系，可将FPGA中的状态机抽象为三种基本模型——Moore、Mealy和Mix，即摩尔型，米利型和混合型。
【功能模块】【操作步骤&问题现象】执行命令 atc --model=frozen_insightface_r50.pb --framework=3 --output=tfR50 --soc_version=Ascend310 --input_shape="data:-1,112,112
训练精度测试 约束限制 目前仅支持以下模型： qwen2.5-7b qwen2-7b qwen1.5-7b llama3.2-3b llama3.1-8b llama3-8b llama2-7b yi-6b 流程图 训练精度测试流程图如下图所示。 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务
# nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list Step3 制作推理镜像 获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6
张小白试验了用表格分析数据：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/381684 也试验了用图表分析数据：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/381686 但是都是单组件对数据的分析，有时候需要多个组件联动对数据进行分
UDP协议之上而不是像HTTP那样运行于TCP之上。CoAP协议非常小巧，最小的数据包仅为4字节CoAP Request/Response模型CoAPRequest和Response的语法通过Message承载。可靠传输Request的响应方式有两种：同步可靠响应模式(piggybacked
MindSpore入门--跑通DeepFM模型A Practice of MindSpore -- DeepFM本文开发环境如下• ModelArts• Notebook• Ascend*8本文主要内容如下• 环境准备• 数据准备• 模型训练• 发布算法1. 环境准备注意事项：•
0在原有基础上升级了感知框架与开发流程，一方面新引入了3个基于深度学习的模型，进一步丰富了感知模型类型，并且有效提升了精度；另一方面开放了感知的全流程开发环节，从模型的训练、部署到验证各个环节，开发者除了能选择平台自带的模型之外，更可以基于自己的需求扩展更多模型。第三，Apollo开放平台8.0采用了
第3章 Spark编程模型 通过前面章节的学习，我们已经能够自己开发Spark程序，并部署到自己的集群上运行。这个过程很有趣，但是我们看到的只是表面的东西，以及Spark最后运行的结果，其内部的运行机制和原理我们并不清楚。 为了更好地进行Spark Streaming的实战演
最近在复习数据库，刚好关系的完整性这边容易混淆，于是总结下来，便于学习。 关系的完整性 关系的完整性分为下列三种完整性，下面我会针对这三个进行详细解释 实体完整性 参照完整性 用户定义的完整性 实体完整性和参照完整性 关系模型必须满足的完整性约束条件称为关系的两个不变性，应该由关系系统自动支持
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLLM来说，使用LoRA进行多任务部署具有以下优势：
单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
Storage Service，简称OBS）存储数据和模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与云容器引擎的关系 NAIE平台使用云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）部署模型为在线推理服务。支持服务的高并发和弹性伸缩需求。 父主题：
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试，请按照以下步骤完成Notebook的创建。
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