模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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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。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。 “车辆场景”：可选“城市场景”和“工地场景”。 单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情

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从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。

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已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于

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已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于

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Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型训练支持大规模训练作业，提供高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复，

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Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前

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Direct协议进行连接时，对系统弹出的连接确认对话框做自动同意处理。 系统需支持GPS定位、Wi-Fi定位、基站定位等多种定位方式 系统需支持通讯 系统需默认对指定应用（应用包名范围为以“com.huawei.isdp.safetyhelmet.”为前缀，签名指纹公钥为：“FD:99:7F:7

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。 本章节介绍的模型打包适用于单个模型打包场景。如果用户需要将多个模型打成一个模型包，或者当用户需要引入外部模型文件时，可以在“模型管理”页面中使用“新建模型包”功能，具体操作请参见创建模型包。 单击模型训练任务对应的，弹出“归档”对话框。 仅支持对训练成功的模型打包，可重复打包。

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应用场景 该解决方案基于AI开发平台ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelA

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应用场景 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，通过对汽车的各种数据进行分析和处理，如车辆历史记录、维修记录、事故记录、市场趋势等，快速评估汽车价值。可以帮助汽车交易、汽车保险和汽车评估报告等多个领域提高效率和准确性。 方案架构 该解决方案基于华为云AI开发平台ModelArts构建，一键部署汽车价值评估系统。

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调试工具，为用户提供一站式IDE模型训练环境。 模型训练提供如下功能： 新建模型训练工程：支持用户在线编辑并调试代码，基于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练，输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦

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增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

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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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标的同时，提高训练速度和推理速度，100张500万像素大小的图像训练耗时约10min，单张图像推理30ms以内。 检测精度高：缺陷区域自动重采样，提升小缺陷关注度，实现细小缺陷的精确检测，最小可检测尺寸低至3像素。 样本依赖少：提供数据增广工具和非监督模块，降低对缺陷样本的依赖和

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训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。

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