四”。 用户可以单击“了解计费详情”，详细了解模型训练服务提供的资源、规格和相应的价格信息。同时，用户在使用具体资源时，模型训练服务会在界面给出醒目的计费提示。 单击“立即使用”，服务订购完成。 父主题： 准备工作

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metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于 自定义镜像 训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS

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符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP，且单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖所有标签的图片。 基于已

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默认进入“我的应用”页签。 在“我的应用”页签下，选择已创建的应用，单击操作列的“查看”。 进入应用详情页。 在“开发版本列表”右侧，单击“开发新版本”。 进入新版本工作流的开发页面。 如果之前的版本还没开发完，会弹出“开发新版本”提示框，单击“确认”，进入新版本的开发页面。 图1

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划线下划线外的特殊符号。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。

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四”。 用户可以单击“了解计费详情”，详细了解模型训练服务提供的资源、规格和相应的价格信息。同时，用户在使用具体资源时，模型训练服务会在界面给出醒目的计费提示。 单击“立即使用”，服务订购完成。 父主题： 学件开发指南

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”。 用户可以单击“了解计费详情”，详细了解模型训练服务提供的资源、规格和相应的价格信息。同时，用户在使用具体资源时，模型训练服务会在界面给出醒目的计费提示。 单击“立即使用”，服务订购完成。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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模型训练服务首页 如何回到模型训练服务首页？ 创建项目公开至组的参数是什么含义？ 父主题： 常见问题

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称可自定义，将该文件置于模型目录下。 为了显示以上文件的使用流程，可参考如下图示： 模型文件基本要求 父主题： 模型管理

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准备训练代码 模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用自定义镜像创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。

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ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，

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练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。

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0支持云状识别工作流 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。视觉套件提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 已发布北京四区域 云状识别工作流 OBS 2.0支持刹车盘识别工作流 识别刹车盘在形状

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结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中

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发布训练后的NLP大模型 NLP大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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相是指成分和组织均匀统一的物质部分，金属材料中，一般除了基体相外，还会存在许多的第二相。而第二相对整个金属材料的影响也是巨大的。在钢铁或其下游企业，常需要对钢铁显微成像的金相图片第二相面积含量进行测定。 ModelArts Pro 提供第二相面积含量测定工作流，能快速准确的返回第二相面积含量测定结果。

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ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。

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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值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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