如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、

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该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，一键

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该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionG

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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OBS：存放训练数据集、预训练模型等数据资源的桶，桶存储类别为“标准存储”，桶策略为“私有”。 SFS Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容量和性能需求选择，AI场景建议选择250MB/s/TiB及以上的存储类型。 ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。

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3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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h NPU的LoRA训练指导（6.3.907） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts

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当您使用自定义脚本创建算法的时候，如果您的模型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装python依赖包请参考模型中引用依赖包时，如何创建训练作业？ 安装C++的依赖库请参考如何安装C++的依赖库？ 在预训练模型中加载参数请参考如何在训练中加载部分训练好的参数？

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准备Notebook ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建，因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。

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OBS：存放训练数据集、预训练模型等数据资源的桶，桶存储类别为“标准存储”，桶策略为“私有”。 SFS Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容量和性能需求选择，AI场景建议选择250MB/s/TiB及以上的存储类型。 ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。

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8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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String 数据源类型。 最小长度：0 最大长度：128 table_type 是 String 数据集类型： table：不含自定义SQL表的数据集。 sql：含自定义SQL表的数据集。 最小长度：0 最大长度：128 resource_code 否 String 数据集资源标识。

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如果您使用的AI引擎为支持列表之外的，建议使用 自定义镜像 的方式创建训练作业。 AI Engine 选择代码使用的AI引擎及其版本。支持的AI引擎与ModelArts管理控制台里训练管理支持的常用框架一致。 Boot File Path 训练启动文件，所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。当“Algorithm

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

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开发可训练技能时，模型训练报错“数据集发布失败”怎么办？ 问题描述 在开发可训练技能过程中，训练模型时报错“数据集发布失败”。 问题原因 检查训练模型的数据集，数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个，会导致模型训练失败。 父主题： 技能开发

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数据输入信息为数据集。 obs obs object 数据输入输出信息为OBS方式。 表18 dataset 参数 参数类型 描述 id String 训练作业的数据集ID。 version_id String 训练作业的数据集版本ID。 obs_url String 训练作业需要的数据集O

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云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日

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向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0

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默认不启用。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 说明： 为确保训练模型的精度，建议将训练集比例设置为0.8或者0.9。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例

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本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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