Gallery支持将模型进行微调，训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最优的，因此需要进行微调。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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bandbox. 针对其他类型的项目（图像分类、声音分类等），无需关注此问题。 预测分析作业失败的排查思路 检查用于预测分析的数据是否满足要求。 由于预测分析任务未使用数据管理的功能发布数据集，因此当数据不满足训练作业要求时，会出现训练作业运行失败的错误。 建议检查用于训练的数据，是否满足预测

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单击新增cell左侧的图标，加载两份higgs数据集分别作为训练集和测试集，如图3所示。 图3 加载训练集 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择“higgs”。 数据集实例：

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oc 数据集参数配置 数据集超参 配置数据集实例的超参。 通过调用SDK（get_hyper_param）获取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心

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标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行

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ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 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

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训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。

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配置对话流程（可选） 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用的多轮对话流程，需要投入大量的时间和人力。但是一个图形化对话流程图可以大大提高智能对话系统配置的效率，提升多轮对话的效果，降低开发者的配置成本。因此，对话机器人服务提供对话流程功能，用流程图的方式，模拟真实的对话场景，来完成灵活的多轮对话功能。

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选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。

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够很方便的支撑联盟和计算节点升级和回滚。回滚也称为回退，即当发现升级出现问题时，让联盟和计算节点自动回滚到老的版本。 TICS 已实现了在异常状态下的自动回滚。 公测 联盟管理 计算节点管理 3 联盟和计算节点部署过程可视化 清晰展示联盟、计算节点的部署、升级、回滚、删除步骤，在出现问题时便于分析排查。

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“从训练数据分割”，并设置“测试数据分割量”，即从训练集的数据尾部，分割出去的数据比例，示例为“0.2”。如果用户在数据集界面同时上传了训练集和测试集，可以选择“从数据集读入”，并相应选择“测试数据集”和“测试数据集实例”即可。 单击“加载数据”左侧的图标，加载训练集和测试集。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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FINISHED表示训练成功 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示被停止的训练任务。 评估报告 单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 查看训练任务的系统日志、运行日志和运行图。

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如果当前规格限制无法满足您的需求，可通过官网产品页服务咨询联系我们咨询扩容。 智能问答机器人 使用智能问答机器人时，存在如下限制： 表1 智能问答的相关规格 规格项 规格限制 机器人 每个用户机器人个数小于等于10。 问题 问答对最多有5000条。 问题内容小于等于512个字符。 标准问和扩展问总计最多10000条。

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如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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到各个场景中。但技术的真实落地和学术研究还是有比较大的差别的。在学术研究中，一个AI算法的开发是面向固定的数据集（公共数据集或者某个特定场景固定数据集），基于单个数据集，不断做算法的迭代与优化。面向场景的AI系统化开发的过程中，除了模型的开发，还有整套系统的开发，于是软件系统开发

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单击界面左侧的图标，查看数据集目录，如图1所示。 HardDisk-Detect节点下面会展示预置的四份数据集和经过特征处理后生成的四份新数据集。 当前数据集目录中展示的 数据实例 数量比数据集菜单页面多，属于正常，无需关注。 图1 数据集 单击“训练”，进入“训练任务配置”界面，配置训练任务，配置效果如图2所示。

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description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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象块或文件。 数据湖 的主要思想是对企业中的所有数据进行统一存储，从原始数据转换为用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。 数据集 数据集是一种由数据所组成的集合，这些数据通常具有相似的特征或支撑目标。 数据目录 提供数据集开放流通的平台，支持数据集的发布、订阅、推送、回收等。

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OS采用轻量级微服务架构，以服务的形式提供基础硬件和公共软件能力。您可以基于开放的SDC OS进行算法的代码开发。 接口参考 模型训练 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，发现因果关系、内部联系和业务规律，从而得到一个或多个机器学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将

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