低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示：

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自动学习为什么训练失败？ 当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。 是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。 否，执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求： 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊

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选任何特征，会提示“选择两个数据集，一个有标签，一个无标签，且至少选择一个无标签方特征，才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师

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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 根据工作流指引，开发第二相面积含量测定服务，通过上传训练数据，训练生成模

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选择数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于无监督车牌检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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--fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练，使用预训练脚本参数控制： GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令，开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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更多 自动学习 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队？ 训练作业一直在等待中（排队）？ ModelArts训练好后的模型如何获取？

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自动学习训练作业创建失败 出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 父主题： 模型训练

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在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型微调-SFT局部调优资源，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已创建同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言

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异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面仅需要使用新的数据，重训练模型，不用再重新做特征分析和模型分

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--fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练，使用预训练脚本参数控制： GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令，开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail

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名称是part-00000开头的文件，需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0

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问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选

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最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。

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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，搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主流的开源大模

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CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束，注意命名格式。 AI训练时长波动较大，在部分情况下训练运行时间较长，设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0，不对语句执行时长进行限制。

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ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题： 购买套餐包

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