度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间，2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。

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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应用一个版本。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。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指

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说明。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。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。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。

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。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例，默认训练集比例为0.8，即全部分为训练集，manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则强制退

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，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类

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精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间。 60 训练偏好 performan

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。 训练作业创建完成后，ModelArts会将代码目录及其子目录下载至训练后台容器中。 例如：OBS路径

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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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。如果推理服务不使用Tensorflow引擎，实现起来效果不理想。 仅支持提供一个推理服务调用接口，无法满足某些Case的需求，比如：KPI异常检测。 模板优势 使用云端推理框架的“模板管理”具备如下优势： 相对于仅能使用固定类型的模型类型TensorFlow，模板部署模型包的方

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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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

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费用。 创建AI应用的几种场景 从训练中选择：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为AI应用，用于部署服务。 从 对象存储服务 （OBS）中选择：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上

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ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务前台就会一直给后台发消息，查询当

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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ENUM, default="TensorFlow", enum_list=["TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"

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创建训练作业大于500MB数据量请先上传到OBS中，从OBS上传到云硬盘EVS。 将调试好的训练脚本和用于训练的数据集上传至OBS目录。 提交训练作业。提交训练作业方式如下： 在本地IDE中提交训练作业 可以通过调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练，调用S

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创建和训练模型 命令如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

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准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发自定义脚本。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。

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