如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

查看更多 →

模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类

查看更多 →

如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般

查看更多 →

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？

查看更多 →

epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

查看更多 →

元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

查看更多 →

开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息，可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务，详细请参考： 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 创建联邦学习训练任务（WebIDE） 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的

查看更多 →

保存SQL模板 功能介绍 该接口用于存储指定的SQL语句，后续可以重复使用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/sqls 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

。 自动保存机制 参考登录经典应用设计器中操作，进入应用设计器。 在左侧菜单列表中，单击，进入自动保存恢复页面。 在自动保存恢复页面，可查看到AstroZero自动保存的数据。 注意数据不是实时刷新的。 单击“查看”，可查看每次自动保存的数据。 系统默认每15分钟自动保存一次，如

查看更多 →

临的实际困难，尤其是高昂的模型训练与部署成本，这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践，针对主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题： 功能介绍

查看更多 →

查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异，训练指标和训练方法的关系如下： 表1 训练指标和训练方法对应关系

查看更多 →

发起方获取某个横向联邦训练作业的训练结果路径。 图1 获取作业结果路径 发起方执行恶意脚本，试图篡改所获取的路径中的作业训练结果。 图2 执行恶意脚本 发起方执行恶意脚本后，由于安全沙箱确保每个横向联邦作业都是隔离的，当某个作业想去访问或篡改其他作业相关的文件时，无法找到作业执行结果文件，因此

查看更多 →

源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。

查看更多 →

restartPolicy: OnFailure 提交作业，开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成，通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作业的配置。Vo

查看更多 →

t9处理器的AI训练 服务器 ，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool

查看更多 →

Llama3-8B_template 选择调优类型 全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 参见表3 调优后的模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。

查看更多 →

选择刚才未在配置管理界面切换连接成功的节点，将连接修改为新账套的连接 保存流 复制保存总流 切换保存总流连接 输入新账套diapi访问地址、数据库、用户名、密码，新建一个diapi连接 将连接切换成刚建的连接， 下一步，下一步，更新即可 修改保存总流对子流的引用 编辑保存总流， 选择第一个"同步调用子流程"节点，复制参数reqbody内容

查看更多 →

保存监控项 功能介绍 保存监控项。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/apm-service/monitor

查看更多 →

准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

查看更多 →

String 响应描述 result Object 响应结果内容data、分页数据 result出参： 参数 类型 描述 pos int 当前页，从0开始 total_count int 总数量 data List<Object> 响应结果内容data data出参： 参数 类型 描述 sceneId

查看更多 →

ne执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →