在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码（简易编辑器） 编辑训练代码（WebIDE） 模型训练 MindSpore样例 父主题： 模型训练

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求

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图2 查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用，选择从 对象存储服务 （OBS）中导入，需满足以下参数配置： 采用自定义引擎，开启动态加载 使用大模型要求用户使用自定义引擎，并开启动态加载的模式导入模型。用户可以制作自定义引擎，满足大模型场景下对镜像依赖包、推理框架等

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Share等特性的支持，进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano，并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录CCE控制台，单击集群名称进入一个集群。 在CCE集群上部署Volcano环境。

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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k8scontainerratios 基本信息 策略类型：合规 推荐级别：L1 生效资源类型：Service 参数： ratio：字符串 cpuRatio：字符串 exemptImages：字符串数组 作用 限制服务externalIP仅为允许的IP地址列表。 策略实例示例 服务

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示例配置了CPU和内存的最大Request。 apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1 kind: K8sContainerRequests metadata: name: container-must-have-requests spec: match:

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示例展示了匹配的对象的CPU最大为200m，内存最大为1G。 apiVersion: constraints.gatekeeper.sh/v1beta1 kind: K8sContainerLimits metadata: name: container-must-have-limits spec: match:

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部署AI Gallery模型为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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从训练中选择元模型 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导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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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？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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使用AI示例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找相应的场景化AI示例，并支持一键运行示例。 AI Gallery中分享的示例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 使用AI示例 登录“AI

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使用AI应用 模型部署为AI应用之后，可以直接使用AI应用。 登录AI Gallery。 选择“AI应用”，进入AI应用列表页。 在列表页，单击状态为“运行中”的AI应用，进入AI应用详情页。 在AI应用详情页使用AI应用。 父主题： 订阅使用

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使用AI案例 在AI Gallery中，您可以根据您的业务场景和诉求，查找并订阅相应的场景化AI案例。订阅后可以一键运行案例。 AI Gallery中分享的案例支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册

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包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、AI应用管理、部署上线、AI Gallery等功能，您可以在管理控制台端到端完成您的AI开发。 使用ModelArts管理控制台，需先注册华为云。如果您已注册华为云，可从主页选择“ 人工智能 > AI开发平台ModelArts”直接登录

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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k8s Cluster资源使用 风险操作 在lite资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在lite资源池上使用Snt9B完成推理任务 管理Lite Cluster节点 节点池管理 标签 AI诊断

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