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Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法，可以订阅AI Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 创建训练作业 管理AI应用

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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

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使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：

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创建工程 创建训练工程是从创建模型训练工程、编辑模型训练代码到调试模型训练代码的端到端的代码开发过程。 创建模型训练工程：创建模型训练代码编辑和调试的环境。 编辑模型训练代码：在线编辑模型训练代码。 调试模型训练代码：在线调试编辑好的模型训练代码。 创建训练工程步骤如下。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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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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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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可视化界面：全流程可视化。 全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型 。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts

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管理标书中给定规模的AI推理资源。 整体系统：系统采用B/S架构，无需安装插件，无需下载客户端 AI应用模型管理：提供管理模型版本变化的能力，记录各版本模型发布时间、模型大小、精度、AI引擎、模型来源等信息，对模型进行分析和优化时进行模型比对和评估；支持模型以镜像方式存储和导入；

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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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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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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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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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Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Doc

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启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户 自定义镜像 。 算法训练运行态

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创建标注模板 训练服务 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案

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NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL Finetune是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。

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本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。

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《AI使能服务优化与提升服务-AI场景需求调研分析》 AI算法设计与优化 《AI使能服务优化与提升服务-AI算法设计与优化》 AI算法原型开发 AI模型相关代码与使用说明 自动驾驶技术支持与优化服务包 《自动驾驶算法迁移适配服务测试报告》 责任矩阵 服务各阶段分工界面如下： 阶段

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