sh 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是

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/MEM。最小GPU规格小至1 GB显存/算力，将为您提供最贴合业务的实例规格。 突发流量支撑 函数计算平台提供充足的GPU资源供给，当业务遭遇突发流量时，函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源，避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损。 应用场景三：离线异步任务场景

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或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、

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集。 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，支持开发者基于训练平台提供的JupyterLab数据探索与特征工程工具、在线VSCode IDE编程工具、AutoML算法选择与超参调优能力、丰富的AI算法框架和在线随时可获取的算力，开发AI算法。 业务开发者 模型训练服务

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设置无条件自动重启 背景信息 训练过程中可能会碰到预期外的情况导致训练失败，且无法及时重启训练作业，导致训练周期长，而无条件自动重启可以避免这类问题。无条件自动重启是指当训练作业失败时，不管什么原因系统都会自动重启训练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。

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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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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）

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