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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光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集 提供用于承载网场景AI模型训练的数据，包括波分、路由器、微波、SDH等网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 AI优化光层调测：用于波分网络BER评估模型训练，评估调测后各点功率在特

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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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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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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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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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数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后，目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘，开发数据应用。 父主题： 常见问题

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数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后，目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘，开发数据应用。 父主题： 数据集

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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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前提条件 已经注册华为云账号。 已经创建IAM用户。 已经订购过NAIE模型训练服务。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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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

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中，而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。 承载网训练数据集 提供用于承载网场景AI模型训练的数据，包括波分、路由器、微波、SDH等网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 AI优化光层调测：用于波分网络BER评估模型训练，评估调测后各点功率在特

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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

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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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#基于ModelLink的训练代码 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包

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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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#基于ModelLink的训练代码 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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#基于ModelLink的训练代码 |──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： |──llm_train #模型训练代码包

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