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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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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。

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，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类

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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

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勾选当前应用开发所需的训练数据集。 下方可查看标签解析。 图3 选择数据集 单击右下角的“下一步”。 进入“模型训练”步骤。 步骤4：训练模型 在“模型训练”页面，按表2配置训练参数，然后单击“开始训练”。 图4 配置模型训练参数 表2 模型训练参数说明 参数 说明 输出路径 模型训练后，输出

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使用reload ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练。 父主题： 模型训练高可靠性

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注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置

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HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。 HiLens安全帽检测技能 功能介绍 面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。

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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

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光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集 提供用于承载网场景AI模型训练的数据，包括波分、路由器、微波、SDH等网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 AI优化光层调测：用于波分网络BER评估模型训练，评估调测后各点功率在特

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片。 单击“创建”，完成项目创建，并进入项目概览页面。 如果用户当前不在模型训练服务首页，想要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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，单击训练任务对应的“”，查看优化报告。 单击“详情”页签，该页面按照评估值从大到小展示迭代训练结果，单击其中一个结果，如第一行最优训练结果对应的“”，再次加入训练。 单击优化报告页面右上方的“返回”，返回模型训练任务详情页面，等待最优模型训练结束。 最优模型训练结束，训练任务状

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任务名称 默认显示该训练任务的任务名称。 单击“注册任务”，单击“确认”，注册模型训练任务。 单击“启动任务”，单击“确认”，启动模型训练任务，任务状态显示RUNNING表示任务启动成功。 单击“立即训练”，进行模型训练，可以在“训练历史”中查看训练任务进展。 当模型训练完成后需要在“算法配置”页签，选择当前模型。

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已在华为HiLens控制台选择“HiLens安全帽检测”技能模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

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创建项目 使用模型训练服务进行模型训练前，需要先创建一个项目。模型训练服务会提供一定的计算资源给每个项目。 在模型训练服务首页，单击“创建项目”上方的“+”按钮，弹出“创建项目”对话框，如图1所示。 图1 创建项目 配置“创建项目”对话框参数，如表1所示。 表1 参数说明 参数名称

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勾选当前应用开发所需的训练数据集。 下方可查看标签解析。 图3 选择数据集 单击右下角的“下一步”。 进入“模型训练”步骤。 步骤4：训练模型 在“模型训练”页面，按表2配置训练参数，然后单击“开始训练”。 图4 配置模型训练参数 表2 模型训练参数说明 参数 说明 输出路径 模型训练后，输出

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介绍LLaVA模型基于ModelArts DevServer的训练过程，训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署，应用于大模型对话场景。 Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip模型训练 介绍Open-Clip模型基于ModelArts

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法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分别进行模型训练，得到不同的模型，通过集成学习投票法策略，推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。

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已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评

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已在 ModelArts Pro 控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

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的计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群（初始化监控服务会自动分配集群）。 异常检测算法分为两种，固定阈值算法和动态阈值算法。 固定阈值算法

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