本章详细介绍ModelArts支持的常用AI框架以及使用AI框架编写创建训练作业的训练代码。 训练管理支持的AI常用框架 当前ModelArts支持的AI引擎及对应版本如下所示。 表1 旧版训练作业支持的AI引擎 工作环境 适配芯片 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本

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string 预训练模型路径，默认为None。当基于learner.fit完成训练且该参数为None，则基于训练后的模型参数进行评估。如果指定checkpoint路径，则加载对应路径的模型参数进行评估。 gpu_ids 可选 int/list 模型评估时使用的GPU序号。open-

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: { "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version" : "horovod_0

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engine_type Integer 训练作业的引擎类型。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 train_url String 训练作业的输出文件OBS

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Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 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 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型

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了解华为云NAIE所有子服务的产品架构、功能和基础知识，有助于您更准确地匹配实际业务，让AI开发变得更简单、更方便。 服务介绍 什么是网络智能体NAIE？ 什么是模型训练服务？ 什么是数据资产管理服务？ 什么是数据集服务？ 什么是数据生成服务？ 03 入门 NAIE提供多种服务和AI特

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1Core_1GiB 训练任务 1Gpu_4Core_16GiB 模型评测 1Gpu_2Core_8GiB 模型编译 2Core_4GiB 预标注 1GPU_2Core_8GiB 数据脱敏 1Core_1GiB 说明： 内置容器需要1Gpu_12Core_48GiB。 建议规格中的GPU类型和实际使用的GPU一致，避免管理混乱。

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GPU加速型实例卸载GPU驱动 操作场景 当GPU加速型 云服务器 需手动卸载GPU驱动时，可参考本文档进行操作。 GPU驱动卸载命令与GPU驱动的安装方式和操作系统类型相关，例如： Windows操作系统卸载驱动 Linux操作系统卸载驱动 Windows操作系统卸载驱动 以Windows

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什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询

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训练作业 自定义镜像 规范 本章节介绍的是基于旧版训练的自定义镜像训练模型，旧版训练仅对部分存量用户可见，新用户不可见，新用户推荐使用新版训练功能。 针对您本地开发的模型及训练脚本，在制作镜像时，需满足ModelArts定义的规范。 规范要求 自定义镜像中不能包含恶意代码。 基础镜像

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PyTorch ModelArts训练服务支持了多种AI引擎，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些引擎进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配，本文讲解了使用PyTorch引擎所需要做的适配。 PyTorch框架启动原理 规格和节点个数 下面以选择“GPU: 8*GP-Vnt1

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RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。 评估报告 单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 训练状态为RU

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loss曲线对比 训练结束后，在output_dir参数指定目录下会输出trainer_state.json文件，该文件保存了训练过程loss以及learning_rate的log信息。 将GPU设备训练输出的trainer_state.json文件重命名为trainer_state_gpu

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什么是AI平台咨询与规划服务？ 华为云面向各行业AI应用的开发与研究，提供ModelArts平台支持类服务，针对客户不同阶段的需求，提供包括本地调用、模型优化、云上开发、模型迁移等支持服务。同时，能够帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询服务。

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基础支撑系统 工业AI开发平台设计 本次工业AI开发平台采用华为ModelArts AI技术平台。华为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、自动化模型生成及模型部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 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（该字段只有公共资源池存在）。 表48 flavor_detail 参数 参数类型

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 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（该字段只有公共资源池存在）。 表45 flavor_detail 参数 参数类型

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node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 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（该字段只有公共资源池存在）。 表46 flavor_detail 参数 参数类型

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当AI应用创建成功后，您可以进入AI应用详情页查看AI应用的信息。 管理AI应用版本 为方便溯源和模型反复调优，在ModelArts中提供了AI应用版本管理的功能，您可以基于版本对AI应用进行管理。 发布AI应用 针对在ModelArts创建的AI应用，支持发布至AI Gallery、发布至AI云商店或发布至AI大赛。

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分布式训练完整代码示例 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例。 训练启动文件main.py内容如下（如果需要执行单机单卡训练任务，则将分布式改造的代码删除）： import datetime import inspect

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String 资源规格CPU内存。 gpu Boolean 是否使用gpu。 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

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