Notebook简介 EIHealth 平台集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。 关于Jupyter No

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计费说明 计费项 模型训练服务按照用户选择的实例规格和使用时长计费。计费项包括模型训练环境和云上推理服务，如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费说明 模型训练服务 模型训练服务根据CPU和GPU的规格和使用时长进行计费，不使用则不产生费用。 当模型训练服务开始启动以后，实例处于

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tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megatr

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1Core_1GiB 训练任务 1Gpu_4Core_16GiB 模型评测 1Gpu_2Core_8GiB 模型编译 2Core_4GiB 预标注 1GPU_2Core_8GiB 数据脱敏 1Core_1GiB 说明： 内置容器需要1Gpu_12Core_48GiB。 建议规格中的GPU类型和实际使用的GPU一致，避免管理混乱。

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# 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100', # 训练环境规格 train_instance_count=1)

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# 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100', # 训练环境规格 train_instance_count=1)

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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简化了作业的配置。Volcano

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产品优势 控制台自助服务，一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权，拍摄训练所需音视频素材，上传进行模型训练，生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容，基于文本或语音智能驱动，实现视频制作、视频直播、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型，赋能千行百业数字化营销新模式

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使用Modelarts开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时，通过Standard弹性集群的计算资源进行实例下发。 Lite弹性集群面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等

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栏中的“AI应用管理 >AI应用”，进入AI应用页面。 在“AI应用 > 我的AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。 在创建AI应用页面，系统会自动根据上一步训练作业填写参数，参考如下说明确认关键参数。 “元模型来源”：系统自动选择“从训练中选择 >训练作业”。 “

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业worker-0实例的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。

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AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎

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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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据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失

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差，所以迁移模型精度校验以及精度调优工作是至关重要的。 精度校验 迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。

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创建超参优化服务时选择的目标训练工程。 模型训练工程描述 超参优化服务的描述信息，支持通过单击“”重新编辑。 创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训

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配置对应的 DLI 工作空间、名称、队列及OBS存放路径。 在DLI界面的数据开发-作业开发页签下，单击作业新建作业。 配置作业名称等相关参数，单击“确定”保存。 作业列表中找到4中新建的作业，并在右侧选项中选择ModelArts Train并拖入右侧画布中。 配置节点名称等信息，工作流选择上述MLS界面提交发布的工作流。

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训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（

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即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用 自定义镜像 进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。

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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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