Spore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作。

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感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。

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组合”的文件夹中，查看已经保存的组合关键字。 场景2 参考设置接口关键字，将本案例中的测试步骤存储到关键字库的接口中。 在“关键字库 > 组合”的页面中，单击需要储存的对应文件夹旁边的。在页面中输入“组合关键字名称”、“描述”。 单击“接口”页签，选择需要添加的关键字所在的文件夹

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已有镜像如何适配迁移至ModelArts训练平台 已有镜像迁移至训练管理需要关注如下步骤。 为镜像增加训练管理的默认用户组ma-group，“gid = 100”。 如果已存在“gid = 100”用户组，可能会报错“groupadd: GID '100' already exists”。可通过命令“cat

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什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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主套餐：通过购卡下单时选择的套餐筛选，过滤出您想要监控的SIM卡。 标签：通过标签筛选，过滤出您想要监控的SIM卡。 前向流量池：通过前向流量池的名称筛选过滤您想要监控的SIM卡。 后向流量池：通过后向流量池的名称筛选过滤您想要监控的SIM卡。 规则执行记录 登录 全球SIM联接 控制台，在

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索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人

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什么是AI平台咨询与规划服务？ 华为云面向各行业AI应用的开发与研究，提供ModelArts平台支持类服务，针对客户不同阶段的需求，提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时，能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询服务。

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同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因

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如果元素仅是按照所排列的顺序一个接一个的初始化，那就没有编排的概念。AOS之所以有编排的能力是因为元素之间可以有复杂的依赖关系。某个元素的初始化（输入）需要依赖另外一个元素的结果（输出），这种关系的表达就是AOS模板的特性。 AOS模板可以指定任意元素的输出作为下一个元素的输入，这样自由的控制初

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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工具，导致启动预检失败。 用户的 自定义镜像 中的ascend相关工具不可用，导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0，就可以将预检功能关闭。环境变量说明参考查看训练容器环境变量。 父主题： Ascend相关问题

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请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-key:***************

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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删除开发环境实例，删除的资源包括Notebook容器以及对应的所有存储资源。 通过运行的实例保存成容器镜像 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片，用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板，实现关键字段的自动识别和提取。 特点：对各种格式的票据图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势：支持不同格式票据图片的自动识别和结构化提取。通过可视化界面操作，轻松指

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使用AI平台开发与实施服务的获得的终交付件是什么？ 服务项 交付件 AI平台开发支持服务 《开发环境搭建指导书》 《模型API文档》 AI平台场景化建模开发服务 《UseCase使用文档》 《模型API文档》 《UseCase效果测试报告》 AI平台场景化建模调优服务 《模型优化与调整指导书》

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Kubernetes存在的问题 Kubeflow在调度环境使用的是Kubernetes的默认调度器。而Kubernetes默认调度器最初主要是为长期运行的服务设计的，对于AI、大数据等批量和弹性调度方面还有很多的不足。主要存在以下问题： 资源争抢问题 TensorFlow的作业包含Ps和W

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conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns:

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