内容审核-文本

各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

查看更多 →

从训练作业中导入模型文件创建模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

查看更多 →

由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。

查看更多 →

从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营

查看更多 →

模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

查看更多 →

查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

新建可训练技能（使用可训练技能模板） 基于预置的可训练技能新建技能，填写技能的基本信息。 新建可训练技能 开发技能（HiLens安全帽检测技能） 根据工作流指引，开发安全帽检测技能，通过上传训练数据，训练生成安全帽检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的安全帽检测功能，并一键安装技能至HiLens

查看更多 →

执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

查看更多 →

别模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的刹车盘类型识别功能。 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 根据工作流指引，开发无监督车牌检测服务，通过上传训练数据，训练生成车牌检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的车牌检测功能。 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流

查看更多 →

未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 评估结果包括一些常用的指标

查看更多 →

完成超参搜索作业的创建后，训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后，可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。 如果训练作业是超参搜索作业，进入训练作业详情页，选择“自动超参搜索结果”页签查看超参搜索结果。 图3 超参搜索结果 父主题： 自动模型优化（AutoSearch）

查看更多 →

有异常检测需求。 针对KPI异常检测场景，缺乏公共算法能力积累，异常检测模型开发效率低，成本高。存在如下问题： 产品对异常检测需求持续增加，单个异常检测模型开发周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。

查看更多 →

本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍NAIE训练平台使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉NAIE训练平台。 《用户指南》 本文档包含了使用NAIE训练平台前的准备工作和如何使用NAIE训练平台导入数据、特征操作、模型训练、模型打包与模型验证的操作指导。

查看更多 →

下方的“多层嵌套异常检测学件”，弹出“新建”对话框。 输入学件名称，示例为“FCN”，单击“OK”。 进入“FCN.ipynb”文件界面，如图1所示。 图1 “FCN.ipynb”文件界面 单击“Import sdk”代码框左侧的图标，导入算法依赖的模型训练服务SDK。 单击“FCN

查看更多 →

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

查看更多 →

使用SSH注册设备 新建可训练技能（使用可训练技能模板） 基于预置的可训练技能新建技能，填写技能的基本信息。 新建可训练技能 开发技能（HiLens安全帽检测技能） 根据工作流指引，开发安全帽检测技能，通过上传训练数据，训练生成安全帽检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的安全帽检测功能，并一键安装技能至HiLens

查看更多 →

创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

查看更多 →

“微调”。模型选择完成后，参考表1完成训练参数设置。 表1 NLP大模型微调参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型” 模型类型 选择“NLP大模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进

查看更多 →

管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆（复制训练任务）、重试（重新训练任务）和删除操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，进入模型训练页面，可进行如下操作：

查看更多 →

发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

查看更多 →

大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

查看更多 →