示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表43 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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# 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100', # 训练环境规格 train_instance_count=1)

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String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。 枚举值： job：训练作业 hetero_job：异构作业

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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kubectl delete -f tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflo

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，将被平台自动启动为N个进程，N=单节点的Ascend加速卡数。 PyTorch on Ascend不能使用Ascend-Powered-Engine引擎来启动训练作业，应该参考基于训练作业启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练示例使用自定义镜像来启动训练作业。

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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# 训练输出目录 train_instance_type='modelarts.vm.gpu.p100', # 训练环境规格 train_instance_count=1)

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资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String

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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 高速组网架构

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训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练脚本迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter Notebook使用文档。 支持的AI引擎 Notebook提供的AI引擎是Python 3，适配CPU/GPU芯片。 父主题： 开发环境（Notebook）

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AI平台开发与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景的经验和能力，能给予客户更好地提供场景化建模分析和设计服务。 高效的研发力量 拥有丰富经验且高效的研发团队，能够快速的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

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 最小值：1 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail flavor_detail object 训练作业、算法的规格信息。 表45 flavor_detail 参数 参数类型 描述 flavor_type

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/noise_train"目录 在NPU和GPU机器使用上面生成的固定随机数，分别跑一遍单机8卡训练，比较在相应目录下生成的loss.txt文件。在NPU训练前，需要将上面GPU单机单卡训练生成的"./noise_train"文件夹移到NPU相同目录下。NPU和GPU的训练命令相同，如下。

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特征，供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型训练等算子，支持代码可查看、可调试，是一站式的数据处理平台。 模型训练 集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，如T

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String 训练作业的ID。job_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如“job_instance.job_id”。或可通过查询训练作业列表的响应中获取。 version_id 是 String 训练作业的版本ID。version_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如“job_instance

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