如何访问模型训练服务 在用户终端PC上打开浏览器，在地址栏中输入“https://www.hwtelcloud.com/”，进入NAIE服务官网。 单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 选择“IAM用户登录”方式，输入租户名、用户名和密码。 用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。

查看更多 →

orBoard环境列表。单击环境列表中的TensorBoard环境名称，可跳转到相应的训练任务。 帮助中心快捷入口。 模型训练服务中英文界面切换按钮。 用户创建项目的通知信息，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证中任务执行失败的所有通知。 退出登录图标。 3 创建项目图标。

查看更多 →

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

查看更多 →

分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

查看更多 →

使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

查看更多 →

I算法模型的数据特征维度21~50的场景，提供客户管理和数据情况调研服务，完成项目规格设计，根据数据模板完成数据分析与整理。 工业生产优化规划与方案设计服务-企业版 对业务场景数据量、数据源调研，评估项目数据特征维度系数，适用于AI算法模型的数据特征维度50~100的场景，提供客

查看更多 →

Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine Tune的好处在于

查看更多 →

随着客户对云存储需求的持续增长，如具有业务峰值流量较高特点的客户，存储弹性需求也随之提高，导致业务出现性能瓶颈。再如，AI大模型训练面临数据量和模型参数的不断增加，迫切需要加快训练速度。泛互联网客户对存储的性能、安全性和易用性提出了更高要求，客户难以正确配置存储资源来更好的支撑业务。

查看更多 →

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

查看更多 →

eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据进行训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_

查看更多 →

数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格

查看更多 →

用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如

查看更多 →

BO基于反馈基数估计模型的元信息、模型名称、算子信息等。 表1 GS_ABO_MODEL_STATISTIC字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 模型名称，唯一约束。 createtime timestamp 模型创建/更新时间。 groupkey

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

查看更多 →

多活架构对业务是有要求的吧？ 是有要求的，在应用层是需要业务做一定改造，华为侧也会提供容灾规范指导咨询等。 父主题： 多活容灾方案相关问题

查看更多 →

已发布版本的模型所选择的预置模板。 模型评估 已发布版本的模型评估参数。 准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。

查看更多 →

Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。

查看更多 →

ents.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹

查看更多 →

指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为

查看更多 →

盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。

查看更多 →

的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精

查看更多 →