从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营

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模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 设置训练故障优雅退出 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击“图像分类

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服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。 订阅模型列表 在ModelArts的“模型管理>订阅模型”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。 订阅模型，可通过如下操作获得：

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托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个

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发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下，选择未发布的模型，单击模型名称，进入模型详情页。

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从训练作业中导入模型文件创建模型 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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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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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

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执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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制作 自定义镜像 用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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创建分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于创建分身数字人模型训练任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-training-manage/user/jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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完成超参搜索作业的创建后，训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后，可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。 如果训练作业是超参搜索作业，进入训练作业详情页，选择“自动超参搜索结果”页签查看超参搜索结果。 图3 超参搜索结果 父主题： 自动模型优化（AutoSearch）

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在ModelArts上创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面，填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式（使用自定义镜像）

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发布和管理AI Gallery模型 构建模型 托管模型到AI Gallery 发布模型到AI Gallery 管理AI Gallery模型 父主题： AI Gallery（新版）

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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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将AI Gallery中的模型部署为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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