准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

查看更多 →

“默认值”：指标的默认值，指标添加成功后 ，用例中自动增加指标及其默认值。 完成指标配置后，单击右侧“”，添加配置的指标。可设置多个指标。 场景名 当前验证场景名字。 执行入口 下拉框从左至右依次为验证算法文件及算法文件中的方法名。 用例 执行用例，一个用例对应一个验证结果，一个验证任务可包含多个用例。 一条用例包含：

查看更多 →

实时数据，需要运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例

查看更多 →

模型转换时，如何确定输入张量形状？ 华为HiLens支持的模型必须是ModelArts训练出的模型吗？ 在华为HiLens上已开发的技能是否能部署到使用P4显卡的边缘 服务器 上？ 开发可训练技能时，模型训练报错“数据集发布失败”怎么办？ 如何使用多线程进行技能推理？ 创建技能接口报错403怎么办？

查看更多 →

验证任务内所有用例的执行通过率，这里的通过是指验证用例执行结果为“PASS”。通过条件为验证模型的实际训练精度值大于用例内设置的指标值，如用例内设置的验证指标值为0.9，模型包实际指标值>0.9，则该用例验证通过。 任务用时 验证任务加入验证的耗时。 任务状态 验证任务的状态。 查看

查看更多 →

如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

查看更多 →

ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

查看更多 →

执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

查看更多 →

准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

查看更多 →

Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个

查看更多 →

模型验证服务是什么含义？ 模型验证界面支持创建验证服务，支持使用在线VScode工具，编辑和调试验证代码。配置验证用例，设置模型指标、验证数据集、验证数据集实例、AI引擎、计算节点规格，对模型包进行验证。模型验证使用的AI算法框架和CPU、GPU资源等能力与模型训练等同。验证完成后，查看验证报告中模型的准确率等信息。

查看更多 →

准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

查看更多 →

上架模型包至AI市场 单击模型包所在操作列的图标。 弹出提交确认提醒，如果确认提交，即将启动上架流程，提交模型到开发者空间，等待应用市场认证审批。 在“确认”弹框内单击“确定”。 系统提示启动上架流程成功，“上架状态”会显示模型包上架状态。 父主题： 模型管理

查看更多 →

查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

查看更多 →

更新分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于更新分身数字人模型训练任务。用于在自动审核或者人工审核不通过情况下，更新训练视频、身份证照片等。 该接口只能在AUTO_VERIFY_FAILED或者MANUAL_VERIFY_FAILED状态下调用 调用方法 请参见如何调用API。

查看更多 →

删除分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于删除分身数字人模型训练任务。同时需要删除训练任务相关的训练视频、身份证照片、授权文件、模型资产等。 该接口应当在任务处于以下状态时调用：WAIT_FILE_UPLOAD、AUTO_VERIFY_FAILED、MANUAL_VERIF

查看更多 →

查看吞吐和“训练LOSS”曲线。 训练LOSS 训练阶段的LOSS变化，模型在日志里用LOSS关键词记录数据，按照训练迭代周期记录LOSS值。 微调产物说明 模型微调完成后，会得到一个新模型，即微调产物。 在微调大师页面，单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。

查看更多 →

否 Array of strings 分身数字人训练任务标签。 model_version 否 String 分身数字人模型版本。默认是V3版本模型。 V2: V2版本模型 V3：V3版本模型 V3.2：V3.2版本模型 说明： V2版本已废弃不用 响应参数 状态码： 200 表4

查看更多 →

py”和“model_validation”。 用例：一行配置一个具体的模型包验证用例，需要设置用例名（示例：test）、数据集、 数据实例 和验证指标值。可单击右侧的图标，设置多条用例。 本例已写入数据集实例，无需再设置。在其他场景中，可根据实际情况设置。 AI引擎：从第一个下拉框中选择AI引擎“TensorF

查看更多 →

以用于按实际需要调节其行为。 bgwriter_delay 参数说明：设置后端写线程写"脏"共享缓冲区之间的时间间隔。每一次，后端写线程都会为一些脏的缓冲区发出写操作，全量checkpoint模式用bgwriter_lru_maxpages参数控制每次写的量，然后休眠bgwrit

查看更多 →

使用MoXing训练模型，“global_step”放在Adam名称范围下，而非MoXing代码中没有Adam名称范围，如图1所示。其中1为使用MoXing代码，2代表非MoXing代码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型

查看更多 →