Open API Open API连接器用于生成并发布一个API，该API的具体实现将由“Open API”组件的后续组件完成。因此“Open API”组件只能作为组合应用的触发事件，且后续必须连接其它节点。 流任务启动成功后，用户可以在对应ROMA Connect实例的“服务集成

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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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训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型，可能是训练输入数据不完整导致，请检查训练数据上传是否完整，并重新训练。 图4 训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“A

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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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NPU的Finetune高性能训练指导 SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune高性能训练指导 SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导 Open-Sora基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 大模型推理框架，包

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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。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 产品介绍

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模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目，提供如下功能： 创建项目 使用模板快速创建项目，模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页

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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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成训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型，可能是训练输入数据不完整导致，请检查训练数据上传是否完整，并重新训练。 图4 训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后，可以创建AI应用，将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏中的“

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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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Open API Open API连接器用于生成并发布一个API，该API的具体实现将由“Open API”组件的后续组件完成。因此“Open API”组件只能作为组合应用的触发事件，且后续必须连接其它节点。 流任务启动成功后，用户可以在对应ROMA Connect实例的“服务集成

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V$OPEN_CURSOR V$OPEN_CURSOR视图显示当前节点所有会话打开的游标的相关信息。默认只有系统管理员权限才可以访问此系统视图，普通用户若要访问需要得到授权。该视图同时存在于PG_CATA LOG 和SYS Schema下。具体字段信息如表1所示。 表1 V$OPEN_CURSOR字段

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V$OPEN_CURSOR V$OPEN_CURSOR视图显示当前所有会话打开的游标的相关信息。默认只有系统管理员权限才可以访问此系统视图，普通用户若要访问需要得到授权。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 V$OPEN_CURSOR字段 名称 类型

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AI平台安装部署 ai安装包解压 将获取到的pie-engine-ai安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。 tar -zxvf 文件名

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Qwen系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 GLM3-6B（PyTorch）基于DevServer训练指导 Baichuan3-13B（PyTorch）基于DevServer训练指导 推理参考文档： 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：ascendcloud-aigc

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部署AI Gallery模型为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用，在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型，否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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从训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 开发工具样例列表

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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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