ssh远程链接notebook的时候，并没有华东二对应的cn-east-4节点可以选；自行添加配置文件的时候按照教程的步骤也没有在git库中找到对应的文件

【获奖名单】序号项目编号学校团队名称作品名称奖项1480719上海交通大学全都对队基于昇腾NPU的训推一体加速优化方案擂主（特等奖第一名）2514025暨南大学想去研究大模型智模昇算——基于全自主技术栈软硬协同的大模型系统调优方案特等奖3474858杭州电子科技大学CEATRG推理大模型的训练调优与性能加速特等奖4512717哈尔滨工业大学纳算力克大工坊面向昇腾平台的大语言模型推理调优与性能加速实践一等奖5515501北京邮电大学BUPT-ParCIS推理大模型的训练调优与性能加速的协同优化一等奖6473176华中科技大学二进制萝卜培育中心大模型参数高效微调与推理引擎加速一等奖7518313淮阴工学院智在必得基于Ascend的端到端推理优化大模型方案一等奖8480007哈尔滨医科大学璃月医科大学孤云阁校区基于PPO+华为昇腾的推理模型加速系统二等奖9475128华南师范大学试试推理大模型的训练调优与性能加速创新方案二等奖10474329华东师范大学ECNU_ELRM基于国产化推理大模型高效训推技术二等奖11512943西安交通大学西北智联推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主 AI二等奖12511717湖北工业大学TEMP基于全栈自主AI的大模型训练调优与应用二等奖13471760华中科技大学拳头花可火基于GRPO强化学习，知识蒸馏和多算子融合的推理大模型综合调优与加速技术二等奖14519134复旦大学CodeWisdomAdaMind三等奖15479466中国计量大学智枢拓界量衡昇算：赋能极致推理的大模型加速引擎三等奖16513186天津理工大学重生之我在昇腾摸鱼基于AscendC加速大模型推理三等奖17472861中国科学技术大学点子王面向自主大模型推理增强的训练调优与性能加速方案三等奖18526004桂林电子科技大学Create推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主 AI三等奖19517087西北工业大学NPU-IIL-AscendMindAscendMind：基于昇腾AI平台的轻量化推理优化模型三等奖20473984台州科技职业学院永宁永胜基于知识蒸馏的大模型训练调优和性能加速三等奖21470775北京邮电大学bupt735基于Qwen的电子电路实验虚拟助教三等奖22508583桂林电子科技大学ken推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主AI优胜奖23508208同济大学三角矩阵基于华为全栈AI技术生态的推理大模型性能优化研究优胜奖24529681桂林电子科技大学好想要MatebookFold队基于华为AI技术的推理大模型的训练调优与性能加速优胜奖25521477武汉船舶职业技术学院破晓者推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主AI优胜奖26506591南昌大学马桶蹲累了基于昇腾CANN的轻量级大模型推理增强与性能加速研究优胜奖27503585福州外语外贸学院昇腾芯链昇腾芯链：轻量级推理模型的蒸馏优化与端侧加速优胜奖28473846广东机电职业技术学院昇腾智推大模型昇腾智推大模型优胜奖29471801广东石油化工学院[object Object]推理大模型的训练调优与性能加速助力全 栈自主 AI 方案优胜奖30524083华东理工大学华东理工大学AIMC实验室面向全栈自主AI的大规模预训练模型训练调优与推理加速方法研究优胜奖31518595桂林电子科技大学这对吗推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主AI优胜奖32526548桂林理工大学RookieRush基于昇腾 AI 的轻量级推理大模型训练调优与性能加速方案优胜奖33518067华东师范大学lab308推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主AI优胜奖34524572中国矿业大学徐海学院远帆“推理大模型的训练调优与性能加速助力全栈自主 AI”优胜奖备注：2025年10月20日至2025年11月20日为拟授奖作品公示期。

案例介绍本项目是基于华为开发者空间云上开发环境部署的 RuoYi-Vue + TinyAgent + MCP + MaaS 技术实践案例。该应用在 RuoYi-Vue 中深度集成华为云MaaS（ModelArts as a Service）平台提供的DeepSeek大语言模型，并使用 TinyAgent 对接 MCP 服务，充分利用平台提供的百万级商用 Token 处理能力以及 Agent 技术，探索传统前端项目的智能化改造。案例内容一、概述1. 案例介绍本项目通过结合 RuoYi-Vue 的前端框架、华为云 MaaS 提供的大语言模型服务、TinyAgent 的智能代理能力以及 MCP 服务，实现了一个高效的智能化系统。该系统可以快速部署在开发环境中，提供高性能的智能对话服务，并通过智能代理进行业务自动化处理。应用中，RuoYi-Vue 作为前端框架提供了灵活的界面设计和快速开发的能力，配合 DeepSeek 模型的强大语言处理能力，使得本应用能够支持自然语言理解、对话管理和语义分析等多种功能。TinyAgent 通过接入 MCP 服务，进一步增强了系统的智能化水平，使得应用在面对复杂场景时，能够更好地处理多轮对话和长文本分析任务。该项目不仅为企业和个人开发者提供了一个智能化改造的范例，也为高校学生提供了实践机会，让他们能够深入了解前端开发、智能对话系统、Agent 技术以及云平台应用的结合。2. 适用对象企业个人开发者高校学生## 3. 案例时间本案例总时长预计60分钟。## 4. 案例流程说明：注册登录华为开发者空间，进入云开发环境（容器）平台，web端实现容器的创建与开机操作；PC本地通过VS Code安装Huawei Developer Space插件，远程连接操作云开发环境（容器）的；领取百万token代金券福利，登录MaaS平台，开通商用模型服务，获取模型调用参数API Key；GitCode拉取 RouYi-Vue + TinyAgent 改造代码，安装依赖，修改配置参数API Key，运行 MCP Server 端；启动程序，在浏览器端测试验证，通过 AIChat 操作页面功能。5. 资源总览本案例预计花费0元。资源名称规格单价（元）时长（分钟）华为开发者空间开发平台 - 云开发环境（容器）鲲鹏通用计算增强型 kc1 | 2vCPUs | 4G | HCE免费60二、基础环境与资源准备1. VS Code远程连接云开发环境容器参考案例《华为开发者空间 - 云开发环境（容器）IDE插件远程连接操作指导》中的“二、云开发环境IDE插件远程连接操作指导”的内容，完成“1. 安装插件” ~ “4. 连接”章节步骤。我这里选择的 All in One 环境，也就是包括了 NodeJS、Java、Python、Go 的环境。完成连接之后的状态：2. 领取百万免费token福利参考案例《Versatile Agent中自定义接入大模型配置华为云Maas指导》中的“一、 领取”章节内容，领取华为开发者空间百万token代金券福利，本案例中选用DeepSeek-R1，则在此处点DeepSeek-R1 轻量体验包（¥7.00）。若其他案例中选用DeepSeek-V3 则购买ModelArts Studio DeepSeek-V3 轻量体验包（¥3.50）。开通商用模型服务，最后获取API地址、API Key的参数值。3.从 GitCode 拉取源码源码基于 RouYi-Vue 改造，新增了 MCP-Server 并集成了 MCP-Client，实现了 AIChat 可调用 MCP 来操控页面，是 AI 时代前端智能化的一次探索尝试。在 VSCode 新建终端：输入命令拉取代码：git clone https://gitcode.com/huqi-dev/RuoYi-Vue3 三、前端智能化改造1. OpenTiny 助力 MCP-Server 开发@OpenTiny/tiny-agent 基于MCP协议使AI理解与操作用户界面，完成用户任务。它的特性包括但不限于：支持MCP协议 支持MCP客户端 + FunctionCall/ReAct模式的大模型任务调度指令 支持模拟人机交互，让AI操作用户界面，可人为干预可扩展操作哭 丰富的人机交互模拟，支持组件模块API专有扩展开发工具套件 轻松标记编排，生成AI能理解的网站使用说明书首先我们需要配置一下环境，主要是把 MaaS 提供的 DeepSeek R1 接入进来，为我们的前端智能化改造提供核动力。复制 mcp-server/.env-example 内容到 mcp-server/.env 中，填写自己的api key、api url 等。如：url=https://api.modelarts-maas.com/v1/chat/completions apiKey= 此处请替换为您的 api key model=DeepSeek-R1 systemPrompt=You are a helpful assistant with access to tools. 接着在命令行中执行命令，安装依赖并启动项目：cd RuoYi-Vue3/mcp-server/ npm install npm run dev这时候会监听到 3001 端口已经有服务在运行了。我们通过浏览器访问 http://localhost:3001/mcp 能够看到服务正常运行：2. OpenTiny 助力 MCP-Client 开发@OpenTiny/tiny-agent 同样也适用于 MCP-Client 的开发，我们在源码目录的 /workspace/RuoYi-Vue3/src/components/AIChat 下实现了 AIChat 组件和它能调用的 MCP tools。继续新建终端，执行命令安装依赖并运行前端：cd RuoYi-Vue3/ npm install npm run dev此时浏览器会自动打开 rouyi 的前端页面：登录完成之后，我们去到 系统管理-日志管理-操作日志 ，可以看到右下角多了一 AIChat 的入口：我们点击 AIChat 的图标可以打开一个对话框：接着点击 列出目前系统中可用的工具 ，AIChat 会调用 MCP-Server 获取我们定义在客户端的 MCP tools：接着我们再测试一下清空筛选条件功能：刷新页面在搜索条件中随意输入，接着点击 界面操作：见证奇迹的时候到了：原先有值的筛选条件被一一清空了，我们从对话中也能看到 MCP tools 被调用了：3. 代码浅析mcp-server 的代码是参考 tiny-agent/demo-server : cid:link_7tree/main/demo-server 实现：demo-server/.env.example — 示例环境变量，说明必须的配置项package.json — 依赖与运行/构建脚本tsconfig.json — TypeScript 编译配置（生产）tsconfig.dev.json — 开发用的 TypeScript 配置覆盖src/index.ts — 应用入口，配置加载与模块初始化proxy-server.ts — HTTP / WebSocket 代理与路由层（主服务）chat.ts — 聊天 / 会话逻辑（业务处理、上游适配）connector.ts — 上游连接适配器（HTTP/WebSocket 客户端封装）tiny-agent/demo‑server 是一个演示（demo）服务器模块，用于快速搭建后端服务，以便前端或其它客户端能够通过 Web 接口调用 tiny‑agent 的能力。通过它，我们可以看到一个完整的“Agent 服务端”如何接收请求、调用 Agent 模型、返回结果。整体流程为：客户端发送请求，服务端执行 Agent 推理，可能调用工具，然后将结果返回给客户端。前端AIChat 的实现代码主要都在 src/components/AIChat ，包含了 UI 层和 mcp tools 相关的实现，核心代码为：import { EndpointTransport, WebSocketClientEndpoint } from '@opentiny/tiny-agent-mcp-connector'; import { McpValidator } from '@opentiny/tiny-agent-mcp-service'; import { setupMcpService } from '@opentiny/tiny-agent-mcp-service-vue'; import { McpToolParser } from '@opentiny/tiny-agent-task-mcp'; import { useTaskScheduler } from './scheduler'; import mcpToolJson from './mcp-tool.json'; import mcpToolRegistry from '@/utils/mcpToolRegistry'; export function initMcp() { // Connector const wsEndpoint = new WebSocketClientEndpoint({ url: import.meta.env.VITE_CONNECTOR_ENDPOINT_URL }); const endpointTransport = new EndpointTransport(wsEndpoint); // MCP Service const mcpService = setupMcpService(); mcpService.mcpServer.connect(endpointTransport); // MCP Validatorß const mcpValidator = new McpValidator(); mcpService.setValidator(mcpValidator); // Task Scheduler const { taskScheduler, actionManager } = useTaskScheduler(); const doTask = async (task, opt) => taskScheduler.pushTask(task, opt); // MCP Tool Parser & mcp-tool.json const mcpToolParser = new McpToolParser(doTask); mcpToolParser.extractAllTools(mcpToolJson).forEach((tool) => { mcpService.mcpServer.registerTool(tool.name, tool.config, tool.cb); }); // 设置全局MCP工具注册管理器 mcpToolRegistry.setMcpService(mcpService); console.log('[MCP] MCP服务初始化完成，工具注册管理器已设置'); return { wsEndpoint, endpointTransport, mcpService, mcpValidator, taskScheduler, actionManager, mcpToolParser, }; } 实例化：import { initMcp } from './mcp'; const { endpointTransport, mcpValidator } = initMcp(); 完整代码请参考： https://gitcode.com/huqi-dev/RuoYi-Vue3至此，我们完成了基于华为开发者空间云开发环境（容器）探索前端智能化，后续待 OpenTiny 开源 WebAgent 实现，我们再分享基于 OpenTiny Next 的企业智能前端解决方案，我们相信以生成式 UI 和 WebMCP 两大自主核心技术为基础的OpenTiny Next ，势必能加速企业应用的智能化改造。我正在参加【案例共创】第8期 【案例共创】基于华为开发者空间云开发环境（容器）开发构建AI应用 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0282197603883890106-1-1.html

一、 活动概述本次活动以“技术赋能，实践育人”为核心宗旨，成功举办华为开发者空间校园体验日。活动旨在将华为的前沿技术资源与开发工具引入校园，通过“认知-体验-应用”的闭环流程，打破理论学习与实践应用之间的壁垒，切实推动华为技术知识在高校学生中的传播与落地。二、 技术传播路径：从认知到理解系统性知识普及： 活动通过“社团获奖成果展示”和“华为开发者空间八大免费权益介绍”两个环节，系统性地向参与者普及了华为云、ModelArts、昇腾AI算力等核心技术矩阵的价值，明确了其作为“技术成长加速器”的定位。价值主张精准传达： 针对不同层次的学生，传递了清晰的技术价值主张。对初学者，强调其“开箱即用”的便捷性，降低了技术门槛；对技术爱好者与竞赛者，则突出其作为“ICT大赛官方训练营”的战略价值，激发了将平台资源转化为竞赛优势的动力。三、 实践落地闭环：从理解到应用沉浸式动手体验： 本次活动核心环节设置为“动手工坊”，提供了“AI图像识别模型运行”与“鸿蒙云手机应用调试”两大实践选项。在技术助教的指导下，参与者利用刚领取的免费资源，在10-15分钟内亲身完成了从代码运行到效果呈现的全过程，创造了深刻的“啊哈时刻”，实现了从“注册用户”到“活跃开发者”的关键转化。“学-训-赛-创”模式验证： 活动成功地将华为开发者空间嵌入到学生固有的“学习-训练-竞赛-创新”成长体系中。结合自身在华为ICT大赛中的获奖经历，生动展示了如何将平台能力转化为个人与团队的项目成果与竞赛荣誉，为参与者描绘了一条清晰的技术成长路径。四、 关键成果与深远影响技术认知广度与深度同步提升本次活动吸引了超过 80名 对编程与AI技术感兴趣的同学现场参与，通过系统化的内容设计与沉浸式实践，有效拓宽了参与者对华为开发者技术体系的理解，加深了对云服务、AI模型开发及鸿蒙应用等前沿技术的认知层次。构建可持续的技术交流与学习社群活动后成功沉淀并建立起一个 180人 的“华为技术学习”微信社群。通过持续分享《新手任务清单》、技术资料包与每周实战技巧，社群已成为学生之间开展技术探讨、经验分享与资源互动的常态化平台，形成了良性的学习循环与技术传播生态。生态建设初见成效： 本次活动不仅是技术推广，更是华为开发者生态的播种。通过活动的号召与展示，成功吸引了多名技术骨干关注并意向加入HCSD计划，为壮大校园技术布道师队伍、形成“以学生影响学生”的良性循环奠定了坚实基础。五、 总结与展望本次华为开发者空间体验日活动，是一次成功的“技术布道+实践落地”校园范本。我们不仅传递了知识，更提供了工具与场景，让学生能够即时将知识转化为实践能力。未来，我们将继续依托计算机协会与HCSD平台，深化与华为开发者生态的合作，通过组织系列技术工作坊、项目实战和竞赛集训，持续推动华为技术在校园的深度应用与创新，培养更多具备实战能力的数字化创新人才。 

想问问如何使用平台的训练作业微调qwen3有没有示例代码

 选取的基础镜像如图所示，标准算力集群的GPU资源，notebook一直创建失败 

各位专家/开发者好，我们最近正在对 WAN 2.1 模型进行技术评估，在查阅了相关资料后，还有一些关于性能和部署细节的问题想向社区请教一下，希望能得到大家的指点。我们的问题主要有以下几点：1. 关于推理性能与延迟 (Inference Performance & Latency)在官方推荐的默认推理设置下（例如，使用 FP16 精度），处理单次推理请求的典型耗时是多久？2. 关于部署资源需求 (Hardware & Resource Requirements)要稳定运行 WAN 2.1 的推理服务，推荐的硬件配置是怎样的？3. 关于部署可行性与方式 (Deployment Feasibility)我们计划在ModelArts上进行部署。请问是否有官方或社区验证过的基础镜像可以直接使用？或者我们是否需要基于某个标准镜像（如 pytorch/pytorch）自行构建环境？感谢各位的宝贵时间和帮助！

       在人工智能加速演进的时代浪潮下，深化产教融合已成为打通技术创新、人才培养与产业应用闭环、培育新质生产力的战略支点。10月23日，由华为云计算技术有限公司主办、西安交通大学未来技术学院承办的“华为云HCSD高校公开课”在中国西部科技创新港成功举办。华为云开发者支持与运营部部长林华鼎、高校生态总监罗静、西安交通大学高校系统部主任苏健带领技术专家团队走进校园，与西安交通大学未来技术学院和现代产业学院执行院长王小华、副院长程洁、智能制造方向副院长周晋、储能方向副院长席奂等学院领导及学生展开深入交流。       活动通过前沿主题演讲与沉浸式实操演练相结合的方式，系统呈现大模型时代的AI技术趋势、工程化挑战与开发者成长路径，吸引百余位师生深度参与，现场交流热烈，产教协同育人的氛围浓厚。        活动伊始，王小华发表致辞。他指出，华为与西安交通大学保持着紧密的战略合作关系，双方共建“智能基座”产教融合协同育人基地，在课程共建、平台共享、导师共聘等方面取得了丰硕成果。本次华为云校园公开课以“AI实战”为核心特色，参与者将在专家指导下完成从开发到部署的全流程实践，真正体验从创意到成品的创新全过程，实现“做中学、用中悟”，希望同学们珍惜此次与华为专家零距离交流的机会，努力成长为既懂理论又通实战、兼具“工程师思维”与“科学家精神”的未来科技创新领军人才。       林华鼎在致辞中表示，西安交通大学与华为建立了很好的战略合作伙伴关系，双方在数学、系统工程理论与技术、电力电子技术、先进制造与检测等领域已取得一系列重要合作成果。今年华为云积极构建面向未来的开发者生态，支撑学校深入行业，开展产业实践。我们发布了企业级AI Agent开发平台Versatile，支持极简开发与高效运行。同时，华为开发者空间全面升级，发布了云开发环境，实现了多人云端协同编程，集成了AI编程助手，云数据库、云手机等能力。此外，华为云学堂集成了业内领先的AI课程和实验沙箱环境，为开发者提供AI时代一站式学习平台。“我们正处在一个技术爆炸的AI时代，华为云愿成为大家探索前沿技术的‘黑土地’，陪伴每一位有志青年从西交校园走向世界舞台。”       据了解，华为云学生开发者计划HCSD（Huawei Cloud Student Developers）是由校园大使为代表的校园开发者组织，致力于连接高校师生与云服务，助力开发者学习提升，推动高校生态的构建与发展。会上，华为云校园大使授证仪式成功举办，未来技术学院研究生孙羽芊、刘程远、凌智强三位同学作为校园大使上台领奖。未来，校园大使将通过组织活动与竞赛，带领同学们深入学习华为云技术。       大模型已成为AI开发的新范式，也是推动科研创新走向产业应用的重要枢纽。华为云AI算法工程师王云艺在《大模型时代下，高校开发者如何学好AI》演讲中指出，华为云昇腾云服务具备全栈自主创新、大规模算力、极致性价比和开放兼容等优势，提供端到端开发工具链与一站式模型服务。他鼓励高校学生积极参与华为开发者大赛昇腾AI算法挑战赛，赛事开放昇腾AI计算平台的全栈能力与API资源，助力开发者构建高效创新的AI模型，解决实际问题，共推AI技术发展。       如今，AI正从“工具”演进为“协作者”，深度融入需求、编码、测试、运维等软件研发全生命周期。华为云AI算法专家郝月婵在《智能化软件开发：大模型如何辅助编码》主题分享中介绍，基于华为云内部亿级代码库训练的CodeMate等智能编程工具，已实现从传统研发工具向智能助手的跃迁，全面赋能各类研发角色，显著提升开发效率与团队协作水平。她指出，未来大量软件研发工作将与AI协同完成，实现极速迭代开发、智能高效测试以及无人化运维运营的新范式。       华为云DTSE专家褚蕴威全面介绍了升级后的“华为开发者空间”。这是为全球开发者打造的专属开发空间，集成昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等各项根技术的开发资源及工具，为开发者提供AI时代的智能应用开发体验。他特别提到，该空间已支持高校课程教学、企业应用迁移与个人创新开发，真正实现“开箱即用、分钟级构建、零运维成本”，让每位开发者都能高效拥抱AI原生开发范式。       在实战环节，学生们在专家指导下基于华为开发者空间部署出行规划助手、构建昇腾C算子知识库，亲身体验AI应用从0到1的完整开发流程。通过“边学边练”的沉浸式体验，同学们不仅掌握了工具链使用方法，更理解了大模型时代下智能应用的工程化构建路径。现场气氛热烈，同学们踊跃参与，积极与华为云专家互动交流，收获颇丰。        除主会场活动外，华为云林华鼎、罗静、苏健及智能计算产品运营总监史鸿博，与未来技术学院王小华、程洁、周晋、席奂及教师代表王傅民、李卓林等，于当日下午围绕华为云高校生态业务及高校AI生态项目、人才引进、人才培养合作等方面进行了深入探讨。        培养下一代开发者，就是布局智能时代产业发展的未来。华为云将持续携手西安交通大学等高水平院校，打造面向AI原生时代的产教融合新范式，助力更多青年学子在大模型与智能计算的浪潮中夯实技术根基、激发创新潜能，成长为驱动新质生产力发展的中坚力量，为我国人工智能产业的高质量发展提供坚实人才支撑。

数据集上传后点击发布没有反应，想求助下是怎么回事

 (2025年10月）  < 华为云Versatile智能体平台 体验入口>华为开发者空间--开发平台--Versatile Agent （请在PC端打开）  版本概览  Summary   华为云Versatile智能体平台定位为一站式企业级智能体构建平台，倡导人人都能构建自己的企业级智能体。本次十月版本升级围绕MCP服务、工作流应用、知识库、插件、工作空间等模块实现10+项特性优化，全力为开发者们在创建创意智能体过程中带来更流畅的体验，与开发者合力构建易用、好用、开放的AI Agent平台。   新增重点特性介绍  Introduction     01  资产中心  资产中心 · MCP广场 新增80+官方预置MCP工具，总数累计达100业务价值：丰富MCP资产的类型与数量，开箱即用，降低开发门槛，为用户带来更流畅的开发体验。   02 Agent发布     应用管理 · 支持单智能体应用、工作流应用发布为网页，可在web端打开Agent进行快速交互。业务价值：通过一键发布，生成链接，支持在web端以网页形式快捷访问智能体应用，丰富打开方式。    03  工作流节点   应用管理-工作流应用 · 新增异常节点功能，用户可以根据业务需求自定义异常信息。可通过直接输入或插入创建好的消息模板，在异常码抛出中输入异常信息。业务价值：可由用户自主抛出业务异常。异常节点用于抛出预定义的业务异常码，可传递给中控进行后续处理。   配置管理 · 新增消息模板功能，用户可以自定义消息模板，并在工作流应用的对应节点中使用。(如：异常分类的消息模板可以在异常节点中使用）业务价值：通过将消息完成结构化创建存为模板，实现租户或工作空间内的共享；方便在节点创建时直接选用模板，简化操作。  应用管理-工作流应用 · 工作流应用在编排节点配置时，支持通过搜索栏输入关键词，快速定位所需引用参数业务价值：提供关键词搜索能力，方便用户快速定位所需参数，提升筛选效率。   · 消息节点支持引用流式和非流式输出参数业务价值：丰富消息节点的引用模式。  04  数据能力   知识库 · 知识库新增查看引用功能，提供引用列表，可查看当前知识库被哪些智能体和工作流引用业务价值：提供知识库被引用关系溯源，便于清晰查看知识库被引用的路径，用于判断知识库变更对哪些Agent、检索流产生影响。    05 插件能力   组件库-我的插件 · 创建插件支持多工具管理，一个插件下可以新建多个相关工具业务价值：优化插件创建流程，实现插件的多工具集合管理，通过类别划分支撑插件在智能体选用时更为便捷。  应用管理 · 在智能体及工作流应用中，灵活选择多个插件下的工具或一个插件下的多个工具。业务价值：提高插件选择的便捷性，优化用户体验。   06  工作空间  工作空间 · 工作空间角色优化，增加开发工程师、运维工程师业务价值：通过增加特定角色，优化对团队空间的操作权限细分，方便组织内多岗位成员协作，显著提升团队的工作效率。    07  模型管理  模型调测· 模型服务调测时，支持一键清除输入内容业务价值：一键快速清除，提升模型调测的操作效率。  08  开发中心   应用管理· 单智能体应用、工作流应用在“发布管理”页面支持复制URL业务价值：可一键复制，简化操作，提升用户体验。 · 调用工作流应用接口，增加响应参数业务价值：补充响应参数信息，方便调用查看。 点击可前往>>华为云Versatile智能体平台 官网   

你好 我推测因为代金券消耗完之后仍在扣费导致我账号欠费了 然后我又领了新的代金券想在进行消费的时候 提示我“您的账号已欠费，无法正常购买和使用按需计费云服务，请您尽快充值。” 这种情况我必须进行充值把欠的费用还上才可以吗

Error code: 403 - {'error_code': 'ModelArts.81011', 'error_msg': 'May contain sensitive information, please try again.', 'span_id': 'e5c331bc13bcb1162bdac8c7eb32aa97'}这个错误是是什么意思？我的文本内容并没有敏感信息。就是科研文本而已。原文内容："2": [ "(2)通过四氯化锡和有机锡三苯基氯化锡或二氯化十六烷基锡重整实现进一步提高锡基催化剂在乙炔氢氯化反应中的催化性能对催化剂合成条件进行优化后，当锡化合物的总负载量为12wt%，三苯基氯化锡与四氯化锡摩尔比为1.0:3.5和焙烧温度为200摄氏度(氮气氛围)时，12%(1.0Ph3ClSn+3.5SnCl4)/AC催化剂的乙炔转化率和氯乙烯选择性分别是98.2%和百分之九十八点五基于FT-IR结果研究三氯化苯锡和活性炭催化乙炔氢氯化反应机理：三氯化苯基锡优先与乙炔键合形成过渡态PhCl3Sn-C2H2后，吸附HCI反应生成氯乙烯实验结果说明锡基催化剂的反应物吸附量直接影响其初始催化活性", "(3)通过高温焙烧含氮化合物(乌洛托品，尿素或双氰胺)，二氯化十六烷基锡和四氯化锡制备锡氮基催化剂，进而实现降低催化剂合成成本，毒性和提高锡基催化剂稳定性的目的根据XPS，BET,乙炔-TPD等表征结果分析,锡和氮化物的存在不仅能提高催化剂的乙炔和HCl吸附量,而且提升活性组分热稳定性和抗积碳能力,进而增强锡基催化剂的催化活性和稳定性第四章针对二价锡基乙炔氢氯化催化剂的催化性能进行研究主要内容包括三部分：(1）研究碱金属氯化物(LiCl，NaCl，KCl，RbCl或CsCl)对氯化亚锡/活性炭的催化性能的影响", "通过分析FT-IR、XPS等结果得出以下结论：1)氯化亚锡/活性炭催化乙炔氢氯化反应机理：氯化亚锡优先与HCl反应形成过渡态氯化锡酸后，吸附乙炔反应生成氯乙烯2)锂锡氯化物与活性炭催化剂中Li-Sn(IV)能抑制亚锡离子氧化，进而降低四价锡流失，从而提高催化剂在乙炔氢氯化反应中的活性和稳定性(2）利用氯化亚锡与有机配体(邻苯二甲酸，间苯二甲酸，对苯二甲酸和2-甲基咪唑)制备一系列含锡络合物(3）通过活性碳和锡络合物制备锡基乙炔氢氯化催化剂实验结果表明SnMOF-L/AC和Sn(Im)n/AC的乙炔转化率的最大值分别是百分之九十三点五和98.8%", "经过40小时催化反应后，两种催化剂的乙炔转化率依次是百分之五十二点六和百分之七十八点二基于XPS表征和实验结果分析，Sn-O-C和Sn-Nx分别是是SnMOF-L/AC和Sn(Im)n/AC的主要活性组分第五章研究硼氮参杂碳载体和氮参杂碳载体分别对(1.6SnCl4+1.0C16H34Cl2Sn)，LiSnCln，SnMOF-L和Sn(Im)n催化剂的乙炔氢氯化催化性能的影响其中，Sn(Im)n/(BNAC-800)的初始乙炔转化率达到最大值99.2%，经过40小时的催化反应后，催化剂的乙炔转化率保持在85.1%", "结合XPS，C2H2-TPD和氯化氢吸脱附实验结果分析，Sn-Nx和B-N共存于Sn(Im)n/(BNAC-800)中能有效提高了锡基催化剂的C2H2和HCl吸附量，而且增强了催化剂的抗积碳能力，致使锡基催化剂的催化活性和稳定性得到进一步提高聚氯乙烯作为一种人工合成树脂，因其独特的物化特性和低廉的价格已被广泛应用于工业，农业，建筑，医疗等领域聚氯乙烯是由氯乙烯单体聚合生成工业生产氯乙烯单体工艺包括：乙炔氢氯化法，乙烯氯化法和乙烯氧氯化法在二十世纪二十年代，首次采用碳载氯化汞催化剂催化乙炔氢氯化反应制备氯乙烯，具体化学反应式如下：乙炔和氯化氢生成氯乙烯随着PVC日益增长的需求量，促使乙炔价格增长", "1997年，Silchenko团队研究和讨论Pt系乙炔氢氯化催化剂的催化性能和催化机理1998年，Mitchenko等发现六氯铂酸钾晶格缺陷致使其更易吸附极性分子HCl2007年，Mitchenko等提出乙炔优先与四氯合铂酸钾形成二价铂配合物后，与HCl反应生成氯乙烯基二价铂衍生物2013年，陈丰秋等采用浸渍法制备含四氯化铂和二氯化铂的催化剂，并将其用于催化乙炔氢氯化反应根据实验结果证明Pt基催化剂失活原因主要是四价铂被还原1994年，Temkin等将三氯化铑与N-甲基吡咯烷酮混合负载于活性碳表面制备出Rh-N基催化剂", "实验结果说明Rh-N基催化剂在乙炔氢氯化反应中失活速率低于三氯化铑/活性炭，证明N-甲基吡咯烷酮助剂能提高三氯化铑/活性炭催化剂的稳定性2017年，王坤和康永发现银系催化剂具有催化乙炔氢氯化反应制备氯乙烯的能力，但是其催化活性与汞基催化剂存在较大差距2012年，Mitchenko等研究四氯合钯酸钾催化剂催化乙炔氢氯化反应的过程，结论如下：四氯合钯酸钾优先与乙炔键合形成钯离子配合物后，与HCl反应生成氯乙烯王丰课题组利用Y型分子筛作为载体制备Pd基乙炔氢氯化催化剂，通过氟化铵处理Pd基催化剂的方法提高催化剂表面强酸性位，进而达到减缓积碳形成和延长催化剂寿命的目的", "通过密度泛函数理论计算说明三苯基氯化膦能够促进催化剂对盐酸的吸附和氯乙烯的解吸2017年，代斌等利用六水氯化钴，1,10-邻菲咯啉和活性碳制备Co-N-AC催化剂催化实验结果说明钴氮化物催化剂的乙炔氢氯化催化性能优于N-AC和Co-AC催化剂分析TEM-EDS，XRD和XPS结果，证明钴氮化物是Co-N-AC催化剂的主要活性组分2018年，李伟等采用基于ZIF-8和ZIF-67的双金属ZIF热解法制备钴氨共掺杂多孔碳，并将其用于催化乙炔氢氯化反应结合实验和表征结果，证明钴氮化物是提高Co基催化剂催化性能的关键因素(图1-11a,b)", "2008年，魏小波等利用二氧化硅和Bi-Cu磷酸盐制备铋铜/二氧化硫，将其用于催化乙炔氢氯化反应在相同催化反应条件下，Bi-Cu/SO2的乙炔转化率是氯化汞催化剂的1/3此外，他们还发现Bi组分流失是催化剂失活的主要原因2016年，王娇娇系统探究了不同氧化剂，不同酸和不同助金属改性碳载体对Bi系催化剂的乙炔氢氯化催化性能的影响同年，王娇娇等利用过氧化氢，活性碳和三氯化铋制备Bi/OAC催化剂，其乙炔氢氯化催化活性优于Bi/AC2016年，陈武超系统探究了Bi，Cu，磷酸和ZSM-5复合催化剂的乙炔氢氯化催化性能", "同年，陈武超等发现Bi-ZSM-5乙炔氢氯化催化剂失活的主要原因是积碳覆盖了催化剂表面Bi活性位点2017年，王丰和王吉德通过磷酸改性三氯化铋/活性炭达到提高乙炔氢氯化催化剂活性的目的分析实验结果证明BiOCl是催化剂的主要活性组分，同时证明磷酸能提高三氯化铋在载体表面的分散性，增强三氯化铋与载体之间的作用力及抑制三氯化铋的流失(图1-12)2018年，王丰和王吉德合作发现S引入三氯化铋/活性炭催化剂中不仅能提高Bi系催化剂的乙炔氢氯化催化性能，而且能提高活性组分在载体表面的分散度张金利等制备出具有乙炔氢氯化催化活性的ZIF衍生氮掺杂碳材料", "同年，郭燕燕等通过将稀土化合物四氧化三铽加入氯化亚锡-氯化锌/活性炭催化剂中的方法，将催化剂的乙炔转化率提高至67.7%(乙炔-GHSV=300小时⁻¹)2016年，高士梁等利用四氯化锡，三氯化铋和氯化钴三种金属化合物制备出具有良好催化活性的锡-Bi-Co基乙炔氢氯化催化剂基于以上结果分析，科研工作者主要通过多金属盐(Cu，Co，Bi或Zn)复配的方法制备锡基催化剂，达到提升锡基催化剂的初始催化活性的目的，但是锡基乙炔氢氯化催化剂的催化性能仍需大幅度提高综合前期科研工作者的成果，无法对锡基乙炔氢氯化催化剂的应用潜力进行科学系统评价与金属催化剂比较，非金属催化剂具有独特的化学和电子特性", "近期，科学家开始关注碳掺杂非金属乙炔氢氯化催化剂的研究其中，非金属元素包括N，B，S，P,C2014年，代斌等制备出碳化氮材料，并将其用于催化乙炔氢氯化反应通过实验结果说明碳化氮材料具有良好的乙炔氢氯化催化活性通过理论计算说明HCl和乙炔的吸附位点分别是碳化氮材料中的氮元素和碳元素2014年，魏飞等发现含氮碳纳米管在乙炔氢氯化反应中具有良好的催化活性TOF等于0.0023每秒和氯乙烯选择性百分之九十八2014年，潘秀莲等合成出碳化硅基纳米复合材料，并将其用于催化乙炔氢氯化反应(图1-16a,b,c)经过150小时的催化反应后，碳化硅基纳米复合材料催化剂的乙炔转化率依然是百分之八十", "代斌等合成出具有乙炔氢氯化催化活性的氮掺杂沥青基球形碳催化剂(PSAC-N)在反应温度为250摄氏度，乙炔气时空速度为120每小时和盐酸体积与乙炔体积比为1.15比1的催化反应条件下，PSAC-N催化剂的乙炔转化率和氯乙烯选择性数值分别大于百分之六十八和百分之九十九朱明远等通过聚苯胺(PANI)对活性碳(AC)处理的方法制备N掺杂碳催化剂，并将其用于催化乙炔氢氯反应基于实验和表征结果分析，说明不同氢物种在乙炔氢氯化反应中的催化活性顺序如下：吡咯型氮>石墨型氮>吡啶型氮", "2016年，李瑛等利用SBA-15作为硬模板，蔗糖作为碳源和尿素用作氮源制备掺氮有序介孔碳(N-OMC)材料，将其用于催化乙炔氢氯化反应(图1-16)结合实验和表征结果，说明N-OMC中的氮含量与乙炔氢氯化催化活性可能存在正相关性2016年，李小年等通过AC-n催化乙炔氢氯化反应制备氯乙烯为了研究表面官能团对AC-n乙炔氢氯化催化性能的影响，AC-n分别进行氧掺杂和氮掺杂实验结果表明掺氮AC-n能吸附和活化乙炔反应气李瑛等通过将二氧化硅/小麦粉/面筋直接碳化的方法制备出N掺杂介孔碳(图1-17)", "在反应温度为220摄氏度催化反应条件下，N掺杂介孔碳催化剂的乙炔转化率和氯乙烯选择性分别大于百分之八十五和百分之九十九2019年，李伟等利用三聚氰胺甲醛(MF)树脂作为前驱体合成出具有多孔结构和富氮缺陷的g-C3N4材料材料，并将其用于催化乙炔氢氯化反应催化剂的最大乙炔转化率是94.5%，比通过直接热解三聚氰胺制得的石墨相氮化碳高30倍通过XRD，XPS和TG-MS结果分析，说明g-C3N4材料中存在多孔结构和富氮缺陷位是催化活性提高的主要因素通过密度泛函理论(DFT)计算，说明g-C3N4材料骨架中的氮缺陷能提高催化剂对HCI和乙炔的吸附", "此外，通过密度泛函数理论说明介孔BN催化剂的乙炔氢氯化催化活性与介孔BN的缺陷位和边缘点有关2017年，研究者发现S掺杂含氮碳材料不仅能提高催化剂中吡啶型氮含量，而且提高催化剂的乙炔氢氯化催化性能他们还发现在氨氛围下制备出具有乙炔氢氯化催化性能的S，N共掺杂催化剂2018年，朱明远课题组使用对苯胺和过硫酸铵分别作为氮源和硫源处理活性碳制备SN基乙炔氢氯化催化剂，其具有良好的催化活性和氯乙烯选择性(图1-19a,b)2019年，李小年等利用1-乙基磺酸盐-3-甲基咪唑二磷酸二氢[ESO3HMim+H2PO4-]作为磷源和1-乙基-3-甲基咪唑二氰胺[EMim]+N(CN)2-]作为氮源", "经过高温焙烧方法制备PN材料，并将其用于催化乙炔氢氯化反应在反应温度为280摄氏度的催化反应条件下，经过200小时催化反应后，NP-C600依然具有良好的乙炔氢氯化催化性能2019年，李瑛等制备出具有缺陷的圆柱形活性碳催化剂(图1-20a,b)理论研究证明，碳表面缺陷位是催化剂主要活性位点张金利等研究了沥青，煤碳，椰壳和木材等不同碳源生产的活性碳(AC)，并作为乙炔氢氯化反应的催化剂同时，详细讨论了碳结构和催化活性关系，包括纹理，孔隙率，表面石墨化，电导率，表面官能团，表面吸附特性和表面酸性部位实验结果表明ACs的催化活性与其电导率，石墨化程度，表面强酸性部位和反应物吸附能力相关联" ]

使用py3.10+torch2.1.0(cu121)报“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”，进一步看英伟达显卡驱动支持到cuda11.4。但是我们项目计划使用YOLO v11必须cuda 11.8。不知有无好的解决办法。如需进一步信息，也请说明。感谢！

请问现在是否支持dance grpo训练sd模型

使用社区版CANN构建b1 notebook 镜像出错, 商业版没有权限   docker 脚本 # 容器镜像构建主机需要连通公网FROM ubuntu:24.04 AS builder# 基础容器镜像的默认用户已经是 root# USER root# 安装 OS 依赖（使用华为开源镜像站）COPY Ubuntu-Ports-bionic.list /tmpRUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \    mv /tmp/Ubuntu-Ports-bionic.list /etc/apt/sources.list && \    echo > /etc/apt/apt.conf.d/00skip-verify-peer.conf "Acquire { https::Verify-Peer false }" && \    apt-get update && \    apt-get install -y \    # utils    ca-certificates vim curl procps pciutils kmod udev systemd\    # CANN 7.0.0    gcc g++ make cmake zlib1g zlib1g-dev openssl libsqlite3-dev libssl-dev libffi-dev unzip pciutils net-tools libblas-dev gfortran libblas3 libopenblas-dev \    # MindSpore 2.2.0    libgmp-dev && \    apt-get clean && \    mv /etc/apt/sources.list.bak /etc/apt/sources.list && \    # 修改 CANN 7.0.0 安装目录的父目录权限，使得 ma-user 可以写入    chmod o+w /usr/localRUN userdel -f ubuntu || trueRUN useradd -m -d /home/ma-user -s /bin/bash -g 100 -u 1000 ma-user# 设置容器镜像默认用户与工作目录USER ma-userWORKDIR /home/ma-user# 使用华为开源镜像站提供的 pypi 配置RUN mkdir -p /home/ma-user/.pip/COPY --chown=ma-user:100 pip.conf /home/ma-user/.pip/pip.conf# 复制待安装文件到基础容器镜像中的 /tmp 目录COPY --chown=ma-user:100 Miniconda3-py310_25.7.0-2-Linux-aarch64.sh /tmp# https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#installing-on-linux# 安装 Miniconda3 到基础容器镜像的 /home/ma-user/miniconda3 目录中RUN bash /tmp/Miniconda3-py310_25.7.0-2-Linux-aarch64.sh -b -p /home/ma-user/miniconda3                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            ENV PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin# 安装 CANN 7.0.0 Python Package 依赖RUN pip install numpy decorator sympy cffi protobuf \    attrs pyyaml pathlib2 scipy requests psutil absl-pyUSER root# 使用 root 用户执行，因为创建用户和组需要权限RUN groupadd HwHiAiUser && \    useradd -g HwHiAiUser -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash# RUN apt-get install kmod# RUN apt-get install -y procps pciutils kmod# 安装 CANN 7.0.0 至 /usr/local/Ascend 目录RUN mkdir /usr/local/AscendCOPY --chown=ma-user:100 Ascend-hdk-910b-npu-driver_25.2.0_linux-aarch64.run /tmpRUN chmod +x /tmp/Ascend-hdk-910b-npu-driver_25.2.0_linux-aarch64.run && \    echo Y| /tmp/Ascend-hdk-910b-npu-driver_25.2.0_linux-aarch64.run --docker --install-path=/usr/local/Ascend# 安装 Pytorch 2.1.0COPY --chown=ma-user:100 sympy-1.13.1-py3-none-any.whl /tmpRUN chmod +x /tmp/sympy-1.13.1-py3-none-any.whl && \    pip install /tmp/sympy-1.13.1-py3-none-any.whl# 安装 Pytorch 2.1.0COPY --chown=ma-user:100 torch-2.6.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl /tmpRUN chmod +x /tmp/torch-2.6.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl && \    pip install /tmp/torch-2.6.0+cpu-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl# 安装 touch-npuCOPY --chown=ma-user:100 torch_npu-2.6.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl /tmpRUN chmod +x /tmp/torch_npu-2.6.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl && \    pip install /tmp/torch_npu-2.6.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl# 构建最终容器镜像FROM ubuntu:24.04# 安装 OS 依赖（使用华为开源镜像站）COPY Ubuntu-Ports-bionic.list /tmpRUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \    mv /tmp/Ubuntu-Ports-bionic.list /etc/apt/sources.list && \    echo > /etc/apt/apt.conf.d/00skip-verify-peer.conf "Acquire { https::Verify-Peer false }" && \    apt-get update && \    apt-get install -y \    # utils    ca-certificates vim curl \    # CANN 7.0.RC1    gcc g++ make cmake zlib1g zlib1g-dev openssl libsqlite3-dev libssl-dev libffi-dev unzip pciutils net-tools libblas-dev gfortran libblas3 libopenblas-dev \    # MindSpore 2.2.0    libgmp-dev && \    apt-get clean && \    mv /etc/apt/sources.list.bak /etc/apt/sources.listRUN userdel -f ubuntu || trueRUN useradd -m -d /home/ma-user -s /bin/bash -g 100 -u 1000 ma-user# 从上述 builder stage 中复制目录到当前容器镜像的同名目录COPY --chown=ma-user:100 --from=builder /home/ma-user/miniconda3 /home/ma-user/miniconda3  # 加上这两行会报错：COPY failed: stat home/ma-user/Ascend: file does not existCOPY --chown=ma-user:100 --from=builder /home/ma-user/Ascend /home/ma-user/Ascend COPY --chown=ma-user:100 --from=builder /home/ma-user/var /home/ma-user/varCOPY --chown=ma-user:100 --from=builder /usr/local/Ascend /usr/local/Ascend# 设置容器镜像预置环境变量# 请务必设置 CANN 相关环境变量# 请务必设置 Ascend Driver 相关环境变量# 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失ENV PATH=$PATH:/usr/local/Ascend/nnae/latest/bin:/usr/local/Ascend/nnae/latest/compiler/ccec_compiler/bin:/home/ma-user/miniconda3/bin \    LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver:/usr/local/Ascend/nnae/latest/lib64:/usr/local/Ascend/nnae/latest/lib64/plugin/opskernel:/usr/local/Ascend/nnae/latest/lib64/plugin/nnengine \    PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/Ascend/nnae/latest/python/site-packages:/usr/local/Ascend/nnae/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe \    ASCEND_AICPU_PATH=$ASCEND_AICPU_PATH:/usr/local/Ascend/nnae/latest \    ASCEND_OPP_PATH=$ASCEND_OPP_PATH:/usr/local/Ascend/nnae/latest/opp \    ASCEND_HOME_PATH=$ASCEND_HOME_PATH:/usr/local/Ascend/nnae/latest \    PYTHONUNBUFFERED=1# 设置容器镜像默认用户与工作目录USER ma-userWORKDIR /home/ma-user