自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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更新分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于更新分身数字人模型训练任务。用于在自动审核或者人工审核不通过情况下，更新训练视频、身份证照片等。 该接口只能在AUTO_VERIFY_FAILED或者MANUAL_VERIFY_FAILED状态下调用 调用方法 请参见如何调用API。

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删除分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于删除分身数字人模型训练任务。同时需要删除训练任务相关的训练视频、身份证照片、授权文件、模型资产等。 该接口应当在任务处于以下状态时调用：WAIT_FILE_UPLOAD、AUTO_VERIFY_FAILED、MANUAL_VERIF

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否 Array of strings 分身数字人训练任务标签。 model_version 否 String 分身数字人模型版本。默认是V3版本模型。 V2: V2版本模型 V3：V3版本模型 V3.2：V3.2版本模型 说明： V2版本已废弃不用 响应参数 状态码： 200 表4

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上架模型包至AI市场 单击模型包所在操作列的图标。 弹出提交确认提醒，如果确认提交，即将启动上架流程，提交模型到开发者空间，等待应用市场认证审批。 在“确认”弹框内单击“确定”。 系统提示启动上架流程成功，“上架状态”会显示模型包上架状态。 父主题： 模型管理

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add-qkv-bias：为像qkv这样的键和值添加偏差。 loader：权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver：权重转换时加载检查模型保存名称。 # 转换后的权重文件结构 ├── config.json ├── configuration_baichuan.py ├── generation_config

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物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用

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暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 本地训练模型 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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备案多久送多久奖励规则 符合条件的华为云 弹性云服务器 ，均可享受不超过 30 天的赠送时长奖励。“备案多久送多久”具体规则如下： 奖励对象 您办理备案的须为包年/包月计费的华为云弹性 云服务器 ，且每台弹性云 服务器 仅限享受本规则规定的赠送时长一次。 您提交备案的资源须通过管局审核备案完

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句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) 取得正在训练的模组 训练模组 父主题： 智能质检

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el-size。默认为1 add-qkv-bias：为像qkv这样的键和值添加偏差。 loader：权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver：权重转换时加载检查模型保存名称。 CONVERT_HFtoMG：权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式，True

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PETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为 PretrainedFromHF 。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。 父主题： 训练脚本说明

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体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精准营销。也可应用于制

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务，导致数据缺失。 当模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型）时，上传的模型文件要满足自定义模型规范，否则该模型无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 当托管的是 自定义镜像 时，上传的模型文件要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI

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--model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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TRAINING_DATA_PREPROCESS_SUCCESS：训练数据预处理完成，等待训练资源中 TRAINING：训练中 TRAIN_FAILED：训练失败 TRAIN_SUCCESS：训练完成，等待预处理资源 INFERENCE_DATA_PREPROCESSING：推理数据预处理中 IN

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--model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的配置一样。

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，建议将相关作业迁移到新版训练管理。 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 为什么要下线旧版训练管理？ ModelArts旧版训练全面上线以后为众多开发者提供了AI训练能力，其中训练服务作为基础服务之一，经过持

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断点续训练和增量训练 什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指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。

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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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