本进一步增加了整体价值。 • 灵活部署：英特尔® Geti™ 平台可以在本地部署或通过云虚拟机部署，为那些使用这两种基础设施之一或两者的组织提供 灵活性。 英特尔® Geti™ 平台的使用流程示例 数据收集 主动集 预测 主动学习 标注 训练 优化 导出 1 2 3 4 5 6 36 02 英特尔 ® 技术方案 了解更多有关英特尔® Geti™ 处理最适 合在 CPU 设备上运行。另一方面，深度学习推理、图像编码和渲染具有良好的并行性，使它们适合卸载到 GPU 加速器上。 CVOI 基于这样的 Pipeline，提供了是一套全面的指南和示例代码，旨在优化英特尔® 平台上计算机视觉算子和整体系统 Pipeline 的性能。CVOI 是一个强大的工具，可以提高计算机视觉软件和系统的效率和可靠性，释放它们的全部潜力。 英特尔® CVOI 进行 优化。 • 在 2D 领域，包括均值滤波、模板匹配等在内的 10 多个加速的 OpenCV 算子参考示例代码。 • 在 3D 领域，超过 25 个加速的点云算子参考示例代码，集成到 PCL 和 FLANN 库中。 • 基于实际使用案例中机器视觉 Pipeline 的优化示例，例如 PCB 缺陷检测。 • 针对更高效利用混合核心架构 (P/E Core) 的最佳实践方法 (BKMs)。

或欠 拟合问题。 4.4 本地部署大模型方 案 在监督微调阶段 ，模型会学习一个 指令 - 响应（ Instruction-Response ） 数据集 ， 该数据集包含大 量人 类编写的任务示例 ，例如“请解释相对论的基本概念”及其标准答案 通过这种方式 ， 模型能够理解不同类型的任务并提供符合预期的回答 。 指令 - 响应 （ Instruction - Response ） 数据集 这样可以从大模型获得更加符合我们预期要求的结 果 简洁明确 示例驱动 考虑受众 明确角色 分解复杂任务 遵守规则 使用肯定性指令 自然语言回答 通用模型 n 需显式引导推理步骤（如通过“思 维链” 提示） ，否则可能跳过关键 逻辑。 n 依赖提示语补偿能力短板（如要求 分步思考、提供示例）。 n 提示语更简洁 ，只需明确任务目标 和需求（因其已内化推理逻辑）。

Annotation)，这是与一般聊天和写作请求任务不同的； 13 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 自动化验证方法： ➢ 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； ➢ 执行Python代码检查运行情况判断是否为可运行代码； (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 14 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 ➢ 示例输入: 编写 python 代码，该代码采用数字列表，按排序顺序返回，在开始时添加 42。 ➢ 基于规则进行验证，并在Mini-Batch中提供奖励信号； [1] https://newsletter

AI 工具链多， 调用复杂 • 无昇腾平台大模 型开发部署经验 DeepSeek 能 力 特 性 讲 解 DeepSeek 推 理 部 署 演 示 AI 基础知识 环境搭建示例 昇腾全栈软件 社区资源讲解 服 务 内 容 挑 战 CANN& AI 框架赋能 需求调研 模型 演示 昇腾 基础 结合昇腾社区样例，使能快速开发 DeepSeek