126 11.1 用户培训计划..................................................................................128 11.2 技术文档编写..................................................................................129 其次，批处理大小（Batch Size）的设定需要综合考虑硬件资 源与训练效率。通常情况下，批处理大小越大，模型训练速度越 快，但对显存的需求也更高。在显存允许的情况下，建议将批处理 大小设置为 64 或 128。如果显存不足，可以适当减小批处理大 小，但同时需要增加训练轮次（Epochs）以保证模型的充分训 练。训练轮次的设定应根据具体任务的复杂度而定，一般在 50 至 200 个 epoch 之间 以下是一个常用的训练参数配置表，供参考： 参数名称 建议值或范围 说明 学习率 0.001 初始学习率，可随训练衰减 优化器 Adam β1=0.9，β2=0.999 批处理大小 64 或 128 根据显存资源调整 训练轮次 50-200 根据任务复杂度调整 L2 正则化系数 0.0001 权重衰减技术 Dropout 丢弃率 0.5 在全连接层中使用 损失函数 交叉熵/MSE/MAE

6性能核处理器均有全面突破。 图3. 英特尔®至强®代际演进 来源: Intel 代际规格 第二代英特尔®至强®可 扩展处理器 第四代英特尔®至强®可 扩展处理器 英特尔®至强®6900 性能核处理器 128 核 60 核 28 核 最高单路 内核数 内存 PCIe AI加速器 AVX-512(VNNI) AMX/TMUL(INT8& BFloat 16)&AVX-512 (VNNI/INT8) 支持PCIe 5.0, 多达96条通道 12通道 高达6400MT/s(DDR5) �� 至强 ® 6 性能核处理器专为计算密集型工作负载而设计，计算单元基于英特尔 3 制程工艺，最 高配备 128 个性能核，当前阿里云 ECS g�i 采用高性能 120 核定制款。 支持多达 12 个通道 6400MT/s 的 DDR�，拥有高达 504MB 的三级共享缓存，96 条 PCIe �.� 及

扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B

参考文献.................................................................................................128 10.1 相关书籍........................................................................................ 2. GPU：基于 AI 模型训练和推理需求，需配备 NVIDIA A100 或 T4 等高性能 GPU，至少配置 2 块，支持深度学习和大数据并 行计算。 3. 内存：系统推荐配置至少 128GB 的内存，以提高数据缓存能 力和多任务处理效率。 4. 存储：选择 SSD 固态硬盘，推荐至少 2TB 的存储容量，以便 快速读写视频数据，同时配置 RAID 阵列以增加数据安全性和 读写速度。 GPU：应配备至少 2 块 NVIDIA A100 或 RTX 3090 及以上系 列的显卡，这些图形处理单元在深度学习任务中具备极高的计 算能力，能够加速模型训练和推理过程。  内存：服务器应至少配置 128GB 的 DDR4 内存，建议采用 ECC 内存以提高系统的稳定性，支持高负载时的数据处理需 求。  存储：选择支持高速读写的 SSD，以便快速存取大量视频数 据。推荐配置至少 2TB 的

..................................................................................................128 14.1 项目总结........................................................................................ 批量归一化：在每一层的输入进行归一化处理，加速模型收敛。  数据增强：通过随机噪声注入、数据扩充等技术，提升模型的 泛化能力。 以下是模型训练过程中的关键参数配置： 参数名称 参数值 批量大小 128 初始学习率 0.001 优化器 Adam 参数名称 参数值 正则化系数 0.01 Dropout 概 率 0.5 为了进一步提升模型性能，引入了多任务学习机制，使模型能 够同时处 Swarm 进行容器编排，实现模型 的自动扩缩容和高可用性。在 Kubernetes 配置文件中，设置资源 请求与限制： resources: requests: memory: "128Gi" cpu: "24" limits: memory: "256Gi" cpu: "48" 最后，配置监控与日志系统，使用 Prometheus 进行性能监

51 卷 件变分自编码器 (Conditional variational autoen- coder, CVAE)[127], 包括一个编码器和一个解码器. CVAE 编码器采用类似 BERT[128] 的 Transformer 编码器, 而 CVAE 解码器则结合了 ResNet 图像编 码器、Transformer 编码器和 Transformer 解码器. 输入的图像通过 ResNet18 bidirectional transformers for language understand- ing. arXiv preprint arXiv: 1810.04805, 2019. 128 Fu Z, Zhao T Z, Finn C. Mobile ALOHA: Learning bimanual mobile manipulation with low-cost whole-body

的组合结构。训练数据需包含历史审计案例 中的异常交易特征，例如： - 输入层维度：根据审计对象动态调整 （如财务审计中科目余额、交易频率、金额分布等） - 隐藏层设 计：3 层 LSTM（128/64/32 单元）配合 20% Dropout - 输出层： Sigmoid 激活函数输出异常概率 训练时采用对抗样本增强技术，注入 10%-15%的已知异常模 式数据以提升泛化能力。模型评估指标需满足： 非结构化数据（如扫描凭证）通过信封加密模式处理，数据密钥 （DEK）由 KMS 动态生成并加密存储。 加密性能优化通过以下配置实现： 场景 算法 密钥长度 性能损耗（TPS 对 比） 数据库字段加密 SM4- CTR 128-bit 8% ≤ 文件存储加密 AES- GCM 256-bit 15% ≤ 内存临时数据处理 ChaCha 20 256-bit 5% ≤ 访问控制 基于零信任架构设计，实施动态权限管理：

.........127 6.3.1 数据治理与优化.......................................................................128 6.3.2 模型迭代与更新.......................................................................130 6.3.3 资源规划与管理

126 9.1 行业趋势分析....................................................................................128 9.1.1 国际经验借鉴...........................................................................130 9.1.2

Curve）作为主要评估指标， 以衡量模型在不同阈值下的分类能力。对于多分类问题，我们采用 宏平均和微平均 F1 分数，以综合评估模型在各个类别上的表现。 以下是一些关键训练参数的示例： 参数 设置值 批次大小 128 学习率 0.001 训练轮数 100 优化器 Adam 正则化系 数 L1: 0.01, L2: 0.02 通过以上步骤和策略，我们能够确保 Deepseek 大模型在银行 系统中