ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

查看更多 →

ifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式训练

查看更多 →

训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理

查看更多 →

进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务：调用已归档的模型包，对新的数据集进行训练，得到训练结果。 新建超参优化服务：通过训练结果对比，为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型，用于

查看更多 →

模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度

查看更多 →

保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推

查看更多 →

创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

查看更多 →

练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

查看更多 →

模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

查看更多 →

在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

查看更多 →

是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点，训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标，运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中，会展

查看更多 →

模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

查看更多 →

模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

查看更多 →

模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”，弹出“训练配置”对话框，如图1所示。 图1 训练任务配置 在“训练配置”对话框中配置参数，如表1所示。 表1 训练配置参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明

查看更多 →

，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

查看更多 →

尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题：

查看更多 →

尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题：

查看更多 →

尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题：

查看更多 →

模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运

查看更多 →