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PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore lite： 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外，华为云还提供了以下销售许可证及软件著作权证书，供用户下载和参考。具体请查看合规资质证书。 图3 销售许可证&软件著作权证书 父主题： 安全
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
格的配置费用不同，选择好规格后，配置费用处会显示相应的费用。 是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。
“连接”，系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时，系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件，根据系统提示单击“OK”。 图10 配置密钥文件 单击“确定”后，插件自动连接远端Note
-CUDA-11.7-AIGC(仅限北京四和乌兰察布一) 表10 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 架构类型 x86 RoCE路由配置 不支持自动配置，需创建后手动配置。 镜像名称：Ubuntu-20.04-x86-for
自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
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
”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、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。
自动模型优化介绍 ModelArts训练支持超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最合适的超参。 在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI
为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击操作列“开通自动续费”。 批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击列表左上角的“开通自动续费”。 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
python) -V 系统会自动添加预置框架关联的超参。 使用预置框架构建训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您
在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题： Standard推理部署
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。
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6
更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域知识时，大模型可以通过调用专门的函数来提高回答的准确性，例如调用数学计算函数、翻译服务或专业知识库。 支持模型 支持Qwen2.5系列预置服务： Qwen2.5-72B-32K-1128 Qwen2.5-72B-Instruct-1128
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