Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b

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。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST示例

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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HiLens为端云协同AI应用开发平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。

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平台介绍 一站式开发平台，包括训练云、调试云和应用云（即好望商城），帮助开发者进行算法开发和调试，加快算法上线。 训练云：即ModelArts平台，提供全自动和半自动的算法训练和模型开发。 调试云：包含模型转换、打包和调试，供开发者进行算法APP基本功能验证。 应用云：即好望商城，算法APP上线发布和交易平台。

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。 图1 接入平台 平台说明 支持平台侧对终端统一管理，包括配置下发、证书管理、Web应用和信息窗管理。其中SMC在21.0.200及之后版本支持Web应用和信息窗管理。 支持终端上报告警和日志至平台侧。 平台接入方式： SMC：支持手动输入激活码接入平台。 IdeaManager：支持手动输入接入码或扫码接入平台。

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平台API 视频中心 任务中心 算法中心 运维中心

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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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。 STOPPED表示停止训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务前台就会一直给后台发消息，查询当

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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