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

查看更多 →

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，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x

查看更多 →

分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：

查看更多 →

管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

查看更多 →

使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

查看更多 →

文生视频模型训练推理 CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.910） Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch

查看更多 →

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）

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

查看更多 →

各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

查看更多 →

各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

查看更多 →

各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

查看更多 →

PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch

查看更多 →

将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场，支持用户订购后，下载到推理框架中使用。 父主题： 产品介绍

查看更多 →

HiLens为端云协同AI应用开发平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台，帮助用户高效开发多模态AI技能，并将其快速部署到端侧计算设备。 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能，无需代码，只需自主上传训练数据，快速训练高精度算法模型，并且一键部署至设备。

查看更多 →

数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 华为HiLens的技能市场提供了丰富的技能供用户选择。按应用场景划分，技能可应用于：智能园区、智慧家庭、智能车载、智能商超和其他等场景。 父主题： 技能市场

查看更多 →

F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。

查看更多 →

后等待工作流按顺序进入训练节点。 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“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本

查看更多 →