转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，

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特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 已发布区域：北京四、北京二

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”，开始将模型部署上线为在线服务。 图1

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部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”，开始将模型部署上线为在线服务。 图1

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ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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ine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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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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model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name

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机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置

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打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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部署服务类型的不同，具体操作详情参见访问在线服务、访问边缘服务。 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在

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Standard模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）

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部署服务类型的不同，具体操作详情参见访问在线服务、访问边缘服务。 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“部署上线”界面，选择状态为“运行中”的服务版本

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ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上

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S桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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