VPC，提供隔离、私密的虚拟网络环境。 创建一个AI开发平台ModelArts的计算型CPU专属实例，用于进行AI全流程开发。 创建一个 对象存储服务 OBS桶，用于存储训练数据。 创建一个弹性文件服务 SFS Turbo，与OBS联动，用于给ModelArts提供共享文件存储服务。 方案优势 训练加速 高速组网架

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AI平台咨询与规划服务怎么收费的？ AI平台咨询与规划服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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AI平台咨询与规划服务的服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队拥有大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景建模的经验和能力。 高效的研发力量 拥有在研发领域丰富经验且高效的研发团队，能快速帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。 先进的服务理念 秉持以客户为中心的服务理念，专注解决客户业务的痛点问题。

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AI平台开发与实施服务怎么收费的？ AI平台开发与实施服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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共享 使用共享VPC激活专属加密实例 更新共享 退出共享

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共享 共享概述 创建共享 更新共享 查看共享 接受/拒绝共享邀请 退出共享

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资源所有者如果不再需要某个共享时，可以随时将其删除，删除共享不会删除共享的资源。共享删除后，共享资源指定的使用者将无法继续使用该共享中的资源，详情请参见删除共享。 资源所有者可以随时更新资源共享实例，支持更新资源共享实例的名称、描述、标签、共享的资源、共享权限以及共享使用者，详情请参见更新共享。 资

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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernete

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共享 共享概述 创建共享 更新共享 查看共享 接受/拒绝共享邀请 退出共享

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共享 共享概述 创建共享 修改共享名称 查看共享详情 接受连接创建申请 拒绝连接创建申请 停止共享

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日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 大规模AI训练、AI大模型、AIGC

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基本概念、云服务简介、专有名词解释 AI开发平台 ModelArts：是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 对象存储系统 OBS：是一个基于对象的

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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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Gallery”功能，方便将个人的模型等共享给所有ModelArts用户，您也可以从“AI Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI应用”，进入AI应用列表页面。

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ts Standard开发平台的训练作业、部署模型以及开发环境时，通过Standard弹性集群的计算资源进行实例下发。 Lite弹性集群面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等

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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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单击界面右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”。 界面新增如图4所示的内容。 图4 AutoML参数设置 参数设置说明，如表1所示。 表1 AutoML参数说明 参数 参数说明 训练数据集 训练数据集。从下拉框中选择“train”，即4中的“数据引用变量名”。 类型 训练的模型类型。

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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