训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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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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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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

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创建纵向联邦学习作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略

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基本概念 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。

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序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购HiLens产品 华为HiLens是端云协同多模态AI开发应用平台，在使用华为HiLens的过程中，涉及购买HiLens Kit、HiLens Studio开发技能、端云协同开发以及技能市场购买技能等场景均会产生费用，需要订购HiLens产品才能正常使用这些功能。

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容器化的多方数据源计算节点、聚合计算节点的部署管理，支持云上、边缘、H CS 多种部署模式。 TICS 版本及规格说明 表1 TICS版本 版本 建议使用场景 企业版 满足企业级规模商用。 表2 TICS规格说明 规格 服务内容 联邦SQL分析 支持 横向联邦学习 支持 纵向联邦学习 支持

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网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服

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Atlas 800训练 服务器 备件查询助手 备件查询助手可以帮助你查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”， 如果失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题

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合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。 综上所述，BF16因其

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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融合计算。 自主高效 数据使用全流程可视化展示，为数据参与方提供可感知、可监测的数据使用过程； 支持数据参与方、计算方的多种部署模式，包括云上（同Region、跨Region）、边缘节点、HCSO的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。

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力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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