获取训练作业支持的公共规格 功能介绍 获取训练作业支持的公共规格。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/training-job-flavors

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句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) 取得正在训练的模组 训练模组 父主题： 智能质检

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计费说明 计费项 模型训练服务按照用户选择的实例规格和使用时长计费。计费项包括模型训练环境和云上推理服务，如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费说明 模型训练服务 模型训练服务根据CPU和GPU的规格和使用时长进行计费，不使用则不产生费用。 当模型训练服务开始启动以后，实例处于

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/data Step2 单机单卡训练 本小节使用上文的 服务器 环境和安装好的模型， 使用GP Ant8裸金属服务器， 完成单机单卡GPT-2 MEDIUM模型的训练。 创建预训练脚本文件。 执行以下命令，创建预训练脚本文件。 vim pretrain_gpt2.sh 在文件中添加以下信息。

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FAQ GPU A系列裸金属服务器没有任务，GPU被占用问题 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡问题解决方法 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足问题解决方法 GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML

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、“FAILED”或“STOPPED”，接口才会停止服务状态查询操作。 单击，查看训练状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 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。

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创建训练作业 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。 示例一：提交常用框架训练作业 Es

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迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时

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该算子通过cuda自动判断gpu是否可用。如果gpu可用，优先使用gpu训练；否则使用cpu训练。 输入 参数 子参数 参数说明 data_url _ data_url为输入数据存储的obs文件夹路径。例如obs://test/data/ 输出 参数 子参数 参数说明 train_url _

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产品优势 控制台自助服务，一站式快速生成所需内容 用户申请账号并上传相关授权，拍摄训练所需音视频素材，上传进行模型训练，生成自定义形象和声音。选择背景、声音、模特等内容，基于文本或语音智能驱动，实现视频制作、视频直播、智能交互等能力。 华为云盘古数字人大模型，赋能千行百业数字化营销新模式

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用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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ModelArts支持的AI框架 ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规

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明请参创建训练作业。 单击“提交”，完成训练作业的创建。 训练作业一般需要运行一段时间。 要查看训练作业实时情况，您可以前往训练作业列表，单击训练作业的名称，进入训练作业详情页，查看训练作业的基本情况，具体请参考查看作业详情。 父主题： 使用 自定义镜像 训练模型（模型训练）

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Tensorflow ModelArts训练服务支持了多种AI框架，并对不同的引擎提供了针对性适配，用户在使用这些框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。本文介绍了Tensorflow框架启动原理、控制台上创建训练任务时后台对应的启动命令。 Tensorflow框架启动原理

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构建容器镜像training:v1。 docker build . -t training:v1 将构建好的新镜像上传至SWR（参考如何登录并上传镜像到SWR）。 参考使用自定义镜像创建训练作业（CPU/GPU）章节在ModelArts上使用。 父主题： 准备训练镜像

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据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失

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单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 父主题：

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DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割)

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Integer 训练作业worker的个数。 data_url String 训练作业的数据集。 train_url String 训练作业输出文件OBS路径。 log_url String 训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。如：“/usr/train/”。 dataset_version_id

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训练基础镜像详情（MPI） 介绍预置的mindspore_1.3.0镜像详情。 引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/min

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