在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类

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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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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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小请参考训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 训练输出路径参数 建议设置一个空目录为训练输出路径。在训练代码中，您需要解析输出路径参数。系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径，请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。 在ModelArts中，训练代码需包含以下步骤：

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断点续训练和增量训练 什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力。

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set the train_url to an empty obs directory” 问题现象 日志提示“Please set the train_url to an empty obs directory”。 原因分析 对于不支持断点训练的模型，若选择训练输出路径不是空目录，会出现该报错。

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表2 模型训练参数说明 参数 说明 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”，请勾选预训练模型。 高级参数 当前仅支持使用默认参数，无法调整。

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表2 模型训练参数说明 参数 说明 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.pb”，请勾选预训练模型。 高级参数 当前仅支持使用默认参数，无法调整。

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#基于ModelLink的训练代码 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包

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训练输出路径被其他作业使用 问题现象 在创建训练作业时出现如下报错：操作失败！Other running job contain train_url: /bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。

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查看训练日志 本章节介绍如何查看训练作业产生的日志。 在OBS中查看 提交训练作业时，系统将自动在您配置的OBS Path中，使用作业名称创建一个新的文件夹，用于存储训练输出的模型、日志和代码。 例如“train-job-01”作业，提交作业时会在“test-modelarts2

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情况”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型以及预测结果“forecast.csv”。 步骤4：创建AI应用 训练完成的模型存储在训练输出的OBS路径中，您可以将此模型导入到ModelArts中进行部署为AI应用。 在ModelArts管理控

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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

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#基于ModelLink的训练代码 ├──scripts #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包

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#基于ModelLink的训练代码 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包

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#基于ModelLink的训练代码 |──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： |──llm_train #模型训练代码包

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参数 参数说明 train_url train_url为模型训练结果保存的obs文件夹路径，用于保存输出模型文件。例如“obs://test/train_out/” 参数说明 参数 是否必选 参数说明 默认值 feature_index_list 是 feature列的index,不同index之间以'

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从训练中选择元模型 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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。 当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束。 您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 步骤4：创建AI应用 在训练作业详情

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部署AI Gallery模型为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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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？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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