node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息（该字段只有公共资源池存在）。 表42 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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7-euler2.8.3 Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像，AI引擎预置TensorFlow Ascend 是 是 mlstudio-pyspark2.4.5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像，包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具，并预置PySpark2

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息（该字段只有公共资源池存在）。 表97 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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DPR算法向量化条目检索（API名称：aiDpr/match） 功能介绍 用于矿山安全管理系统向量化条目检索 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息（该字段只有公共资源池存在）。 表43 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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计算节点个数：用于运行训练任务的训练节点个数。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 选择算法。 训练算法：根据业务所需选择算法，自定义算法需提前在“训练服务 > 算法管理”中创建成功。 当训练算法的“类型”选择为“仅镜像 (包含算法文件）”时，且

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息（该字段只有公共资源池存在）。 表45 FlavorDetail 参数 参数类型 描述

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算法文件说明 上传到Octopus平台的本地算法文件包需要满足Octopus平台要求，本章节介绍算法文件基本要求及相关环境变量说明。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如

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item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值

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) # 算法超参的值使用Placeholder对象来表示，支持int, bool, float, str四种类型 ] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在para

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WR镜像内容。 训练管理接口 表6 算法管理接口 API 说明 创建算法 创建一个算法。 查询算法列表 查询算法列表。 查询算法详情 根据算法ID查询指定算法。 更新算法 更新算法。 删除算法 删除算法。 查询超参搜索算法列表 查询超参搜索算法列表。 表7 训练作业管理接口 API

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值

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label_map.pbtxt.”。 如果使用的是AI Gallery订阅的算法，建议先检查数据的标签是否有问题。 如果使用的是物体检测类算法，建议检查数据的label框是否为非矩形。 物体检测类算法仅支持矩形label框。 查看训练作业的“日志”，出现报错“RuntimeError:

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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创建Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法，可以订阅AI Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理模型

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restartPolicy: OnFailure 提交作业，开始训练。 kubectl apply -f mnist.yaml 等待训练作业完成，通过Kubeflow的UI可以查询训练结果信息。至此就完成了一次简单的分布式训练任务。Kubeflow的借助TFJob简化了作

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lArts控制台的“算法管理 > 我的订阅”页面。 在“算法管理 > 我的订阅”页面，选择并展开订阅的目标算法。在版本列表中，单击“创建训练作业”跳转至创建训练作业页面。 取消或找回订阅的算法 当不需要使用AI Gallery中订阅的算法时，可以取消订阅该算法。取消订阅后，ModelArts管理控制台“算法管理

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