本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍NAIE训练平台使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉NAIE训练平台。 《用户指南》 本文档包含了使用NAIE训练平台前的准备工作和如何使用NAIE训练平台导入数据、特征操作、模型训练、模型打包与模型验证的操作指导。

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AI平台安装部署 ai安装包解压 将获取到的pie-engine-ai安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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查询ModelArts训练AI引擎 执行ma-cli ma-job get-engine命令查询ModelArts训练使用的AI引擎。 $ ma-cli ma-job get-engine -h Usage: ma-cli ma-job get-engine [OPTIONS]

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AI平台咨询与规划服务 基于华为云AI平台，结合客户业务场景，提供AI平台规划设计可行性分析和场景化建模可行性分析服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台，结合业务场景，提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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AI平台开发与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景的经验和能力，能给予客户更好地提供场景化建模分析和设计服务。 高效的研发力量 拥有丰富经验且高效的研发团队，能够快速的帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念

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句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) POST /C CS QM/rest/ccisqm/v1/semantickeywordtraining/queryTraining POST /CCSQM/rest/ccisqm/v1/semantickey

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什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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什么是AI平台咨询与规划服务？ 华为云面向各行业AI应用的开发与研究，提供ModelArts平台支持类服务，针对客户不同阶段的需求，提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时，能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询服务。

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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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已有镜像如何适配迁移至ModelArts训练平台 已有镜像迁移至训练管理需要关注如下步骤。 为镜像增加训练管理的默认用户组ma-group，“gid = 100”。 如果已存在“gid = 100”用户组，可能会报错“groupadd: GID '100' already exists”。可通过命令“cat

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获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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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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AI平台咨询与规划服务怎么收费的？ AI平台咨询与规划服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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AI平台咨询与规划服务的服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队拥有大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景建模的经验和能力。 高效的研发力量 拥有在研发领域丰富经验且高效的研发团队，能快速帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念 秉持以客户为中心的服务理念，专注解决客户业务的痛点问题。

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AI平台开发与实施服务怎么收费的？ AI平台开发与实施服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernete

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单击界面右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”。 界面新增如图4所示的内容。 图4 AutoML参数设置 参数设置说明，如表1所示。 表1 AutoML参数说明 参数 参数说明 训练数据集 训练数据集。从下拉框中选择“train”，即4中的“数据引用变量名”。 类型 训练的模型类型。

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模型训练 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？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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