所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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，为了防止训练时间过长，请及时清理训练容器的本地代码目录中的无用文件。如果要使用断点续训练和增量训练，则必须选择“下载”。 超参 - 可选，超参用于训练调优。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见查看训练容器环境变量。 故障自动重启 - 打开开关

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“.om”模型。“.om”

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类：

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层目录名>” 启动命令 python ${系统自带启动文件} python ${启动文件路径} \ --${超参键1}=${超参值1} \ --${超参键2}=${超参值2} \ ... --${训练输入参数名称}=${训练输入参数值} --${训练输出参数名称}=${训练输出参数值}

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调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

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String 超参搜索的trial_id。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 header Array of strings 超参搜索某个trial结果的字段信息。 data Array<Array<String>> 超参搜索某个trial结果的每条数据列表。

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X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud.com/atelier/tensorflow_2_1:tensorflow_2.1.0-cuda_10

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total Integer 超参搜索所有trial结果的个数。 count Integer 超参搜索所有trial结果的当前页展示个数。 limit Integer 超参搜索所有trial结果的当前页展示个数最大值。 offset Integer 超参搜索所有trial结果的当前页数。

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Callback 必选 回调方法。 表2 Callback 参数名 类型 可选/必选 描述 response function 必选 注册结果的回调方法。回调方法的入参请参考表3。 onRegStatusUpdate function 必选 回调方法的入参请参考表3上报注册状态。 onForceUnReg

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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调测Spark应用 配置Windows通过EIP访问集群Spark 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）

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调测Spark应用 编包并运行Spark应用 查看Spark应用调测结果 父主题： Spark开发指南

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调测Spark应用 在本地Windows环境中调测Spark应用 在Linux环境中调测Spark应用 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）

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) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示，支持int, bool, float, str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parame

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定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 python3

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题比较有效的诊断方法有整网dump和整网的溢出检测两种方式。下图是昇腾社区针对PyTorch训练迁移场景的精度调优流程示意图，请见详情。 图1 精度调优流程 整网dump和溢出检测是通过在PyTorch模型中注入hook、dump模型训练过程的输入输出数据，比对NPU环境和标杆环

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式训练。 数据集超参：每行一个超参，单击超参行右侧的“增加”图标，新增2个超参。共需要设置3个数据集超参，标签列均为“failure”，如下所示： train_good_data：设置为无故障硬盘训练数据集，经过特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_good_FE”。

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().cuda()) ### DistributedDataParallel End ### 相关操作 分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例请参见分布式调测适配及代码示例章节。 文档还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)

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