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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选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 评估模型 部署服务

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自定义属性列表 > 展示溢出文本：允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中，选择设置的文本内容，在出现的配置弹窗中，可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外，若需要在文本中设置变量，变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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溢出滚动：勾选后，如果文本溢出，会自动滚动播放。 滚动时间：输入数值或单击，设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后，此配置项才生效。 文本样式 分割符：设置文本的分割符。 字体：设置文本的字体。 字号：设置文本的字号。 文本间距：设置文本的文本间距 颜色：设置文本的字体颜色。 字体粗细：设置文本的字体粗细。

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文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题： 组件指南

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文本 文本是一种样式组件，可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域，选择“文本”组件，并拖拽至设计区域，如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置：输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置：设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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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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#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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部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

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Gallery。 模型基础设置里的“任务类型”选择除“文本问答”和“文本生成”之外的类型。 上传模型文件时需要确认待上传的文件是否满足自定义模型规范。如果模型要支持训练，则需要满足自定义模型规范（训练）；如果模型要支持推理，则需要满足自定义模型规范（推理）。 发布模型到AI Gallery。

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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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回路径。 图2 图示2 模型评估 节点训练完成后，可以单击对应的训练节点，单击节点详情，查看对应的训练日志。您可以根据模型评估指标情况，在Workflow配置中修改模型节点参数，重新启动Workflow进行模型部署。 模型评估指标 本Workflow的模型评估指标使用的是MAPE

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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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创建有监督训练任务 创建有监督微调训练任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 图1 模型训练列表 在训练配置中，选择模型类型、训练类型、训练方式、训练模型与训练参数。 其中，训练配置选择LLM（大语言模型），训练

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”。 在左侧“我的资产 > 模型”下，选择未发布的模型，单击模型名称，进入模型详情页。 在模型详情页，单击右侧“发布”，在发布模型页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布模型的参数说明 参数名称 说明 模型名称 模型发布后显示的名称，在创建模型时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型

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

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

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Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。

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开发应用 通用文本分类工作流 根据工作流指引，开发文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的文本预测分类。 通用文本分类工作流 多语种文本分类工作流 根据工作流指引，开发非中文语种的文本分类服务，通过上传训练数据，训练生成文本预测分类

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备用于模型训练的数据，上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用时，您需要新建或导入数据集，后续训练模型操作是基于您选择的数据集。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 训练模型 评估模型

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