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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自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，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。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是

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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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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。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通

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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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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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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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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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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。

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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。

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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。

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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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--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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在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite Server

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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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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，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。 支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。

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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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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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LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导 预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 介绍主

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type 否 String 任务类型，不传则默认返回智能标注（主动学习或预标注）任务列表。可选值如下： auto-label：主动学习 pre-label：预标注 auto-grouping：自动分组 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型

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