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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模型文件说明（训练） Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。

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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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到一个或多个机器学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法包安装到华为SDC上进行调试，验证算法的功能，从而确保发布到商城的算法的可用性。 父主题： 准备算法

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04-x86_64”镜像 添加训练约束。 用户可以根据实际情况定义此算法的训练约束。 资源类型：选择适用的资源类型，支持多选。 多卡训练：选择是否支持多卡训练。 分布式训练：选择是否支持分布式训练。 当创建算法的参数配置完成后，单击“提交”，返回算法管理列表。 在“我的算法”列表，单击算法名称进入详情页，可以查看算法详细信息。

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。 在发布弹出框中，单击“前往AI Gallery”进入AI Gallery。 图1 前往AI Gallery 进入AI Gallery后，请参考发布免费模型。 发布至AI云商店 华

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在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mode

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Code远程使用Notebook实例 算法管理 创建算法 训练模型 创建生产训练作业 创建调试训练作业 查看训练作业日志 分布式训练 创建AI应用 简介 管理AI应用 部署AI应用 部署为在线服务 部署为批量服务 规范示例 使用自定义镜像 模型包规范 自定义脚本代码示例 09 API

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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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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。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。

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数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6

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的.py文件中。进行模型训练时，主入口文件选择与训练工程同名的.py文件。 单击“上传”。 单击界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”页面。 配置训练任务，如图5所示。 参数配置说明如下： AI引擎：AI算法运行平台。从第一个下拉框中选择AI引擎“Ascend-Powere

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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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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

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航栏中的“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”。

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对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集 将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平

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华为产品线用户 开发AI算法，利用数据服务里的数据，生成模型，提供给运营商使用。 运营商用户 三产公司基于自己的数据，使用训练服务开发AI算法，生成模型供自己使用。 从NAIE服务官网订购并下载模型，部署至推理框架后，进行推理应用。 使用模型训练服务打包的模型，发布成在线推理服务，进行在线实时验证。

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选择作业日志路径 填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。 图7 训练启动成功 Step8 断点续训 查看训练日志，在训练任务启动后，当训练超过500步后开始保存checkpoint文件，保存成功后，手动终止训练任务。 图8 保存checkpoint文件

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工业视觉算法现场工勘调测服务-增量包 超出10路，需叠加增量包 工业视觉算法集成实施服务 适用于一般工业场景的集成实施。提供视频算法部署方案设计、完成该算法集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 适用于高空、矿井等特殊场景的集成实施。提供视频算法部署方案设计、完成该算法集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。

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