GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

查看更多 →

GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

查看更多 →

GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型，其中包含模型，训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

查看更多 →

在JupyterLab环境编辑界面，单击右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”，新增AutoML内容，实现零编码使用AutoML。 在“模型训练”菜单界面，创建WebIDE模型训练工程。 在WebIDE中导入AutoML模块，代码为“from naie.automl import V

查看更多 →

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

查看更多 →

样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

查看更多 →

选择。不同来源的元模型，AI应用显示的参数会不同。 训练作业名称 若元模型来源于训练作业，则显示关联的训练作业，单击训练作业名称可以直接跳转到训练作业详情页面。 训练作业版本 若元模型来源于训练作业且为旧版训练作业，显示训练作业版本。 元模型存储路径 若元模型来源于 对象存储服务 ，显示元模型的存放路径。

查看更多 →

，及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源，进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境，支持对模型进行编辑修改后，生成新模型包。同时支持多模型组合编排生成新模型。支持将模型下载至本地、

查看更多 →

数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径，训练输出选择对应的OBS路径。

查看更多 →

执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3

查看更多 →

将pretrained改成false，提前下载好预训练模型，加载下载好的预训练模型位置即可，可参考如下代码。 import torch import torchvision.models as models model1 = models.resnet34(pretrained=False, progress=True)

查看更多 →

LabelEncoder() train_x['acc_id1'] = lbl.fit_transform(train_x['acc_id1'].astype(str)) 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线

查看更多 →

行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务

查看更多 →

参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多

查看更多 →

数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求

查看更多 →

环境变量：由算法携带，可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产 > 模型管理”中创建成功。 图3 常规训练 常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。 图4 增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使

查看更多 →

已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。

查看更多 →

t/BaiChuan2-13B/pretrain 加载上一步预训练后保存的权重文件。 TRAIN_ITERS 300 训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 断点续训练操作过程 baichu

查看更多 →

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”。 “

查看更多 →

执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3

查看更多 →

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}/

查看更多 →