--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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选填。自定义对于该用例的描述信息。 前提条件 选填。自定义输入执行该用例的前提条件。 手工测试步骤 选择。打开该开关则用例包含手动测试部分。 手动测试步骤描述 必填。输入该步骤的具体指定动作。可添加多条（手工测试步骤开关打开才有此功能）。 手动测试步骤预期结果 必填。输入该步骤执行后的预期结果

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自动化部署 部署环境准备 使用CodeArts托管函数代码 deploy.py代码示例 cam.yaml解析

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参数名：脚本中通过引用参数名的方式获取参数 值：脚本中通过引用参数名获取到响应的参数值 如果参数需要加密，点击参数行后面的【加密参数】按钮，点击弹窗中的【确定】按钮提交后即可。 自动化脚本依赖包 解决方案工作台的python脚本执行环境中缺少的依赖包，通过上传附件的方式导入。在用例管理页

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停止自动化任务 自动化任务暂不使用时，可停止自动化任务。 停止自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击已启动自动化任务后的。

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earlystop_trial String 提前终止的trial的trial_id。 请求示例 如下以training_job_id为e346206c-6fde-4c33-9dcd-55be17858ceb的作业为例，提前停止trial_id为50093e6c的trial。 POST https:

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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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--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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--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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--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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软件开发型企业，希望构建从代码提交到应用部署的DevOps完整流程，提高企业应用迭代效率。DevOps流程一般都是任务型计算，如企业CI/CD（持续集成/持续发布）流程自动化，需要快速申请资源，完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 流程自动化：无需创建和维护集群，实现从CI/CD的全流程自动化

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新。 单击列表的“结果”按钮，可查看当前任务的所有测试结果（标粉红的结果为异常记录）。 单击结果列表的“详情”，可查看单条的结果详细信息。 单击结果详情-查看debug日志，可查看详细的执行记录。 结果告警功能 登录业务巡检平台。 单击顶部“功能测试”，进入自动化测试模块。 依次

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删除自动化任务 删除自动化任务前，需要先停止自动化任务。 删除自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的，选择“删除”。

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单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击未启用自动化任务后的。 图1 编辑自动化任务 在自动化任务设计页面，单击右上角的“已关闭”，即可启用自动化任务。 “已关闭”状态变为“运行中”，表明自动化任务启用成功。 图2 启用自动化任务 测试自动化任务 自动化任务启用成功后

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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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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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在大型企业核心产品质量控制及保障过程中，往往存在以下痛点 缺乏专业的质量模型模型，产品体验往往通过拨测指标代替；投诉反馈的是在产品/服务不可用情形下的极端反馈，缺少日常质量监控； 质量管理部门与体验提升部门不能形成有效闭环，甚至产品团队既当裁判员又当运动员的局面。 apm插码监控方式难以找出质量问题。

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应用场景 工业视觉 传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷，不仅使得检测产品速度慢、效率低下，而且在检测过程中容易出错，导致误检、漏检等问题。基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： 高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧

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