用于模型训练的数据，上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无

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集的速度。 数据缓存 模型管理 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 模型仓库 模型文件说明（标注） 模型文件说明（训练） 通用存储 在通用存储中平台支持通用存储的创建，可用于所有服务的数据存储，方便数据的集中管理。

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服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“开发环境”列优化，对应刷新模型训练服务首页简介。 Jupyterlab环境功能变更，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练功能优化，对应刷新模型训练。 模型管理新增模型包完整性校验，对应新增模型包完整性校验。

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ModelArts使用简介 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，通过AI开发全流程管理助您智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、端。 ModelArts的AI Gallery中预置了大量的模型、算法、数据和Notebook等资产，供初学者快速上手使用；M

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取消收藏。 AI应用体验 将平台预置的应用和用户自己创建的应用进行API调测，帮助开发人员发现并解决应用接口上的问题和错误。 数据管理 平台纳管了用户自定义的和平台预置的数据集，用户使用这些数据集进行模型训练、知识库构建等，快速完成平台使用并验证模型训练效果。 模型管理 用户可以

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应用场景 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，通过对汽车的各种数据进行分析和处理，如车辆历史记录、维修记录、事故记录、市场趋势等，快速评估汽车价值。可以帮助汽车交易、汽车保险和汽车评估报告等多个领域提高效率和准确性。 方案架构 该解决方案基于华为云AI开发平台ModelArts构建，一键部署汽车价值评估系统。

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 Fu

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开发算法模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才

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中，而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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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

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集。 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，支持开发者基于训练平台提供的JupyterLab数据探索与特征工程工具、在线VSCode IDE编程工具、AutoML算法选择与超参调优能力、丰富的AI算法框架和在线随时可获取的算力，开发AI算法。 业务开发者 模型训练服务

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开发AI应用 准备模型 AI应用开发的前序步骤是模型训练，因此开始进行AI应用开发时，您已经有训练优化好的可使用的模型了。当前ModelBox 镜像支持的模型类型有TensorRT和PyTorch模型，具体的版本号在您创建开发环境选择镜像时镜像名称中可以看到。 如果您的模型不是T

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型，还支持托管其他任务类型的模型，其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务（微调大师、在线推理服务）。 自定义模型的使用流程 托管模型资产

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默认按倒序排序。 任务名称 模型训练任务的名称 任务描述 模型训练任务的描述信息 任务创建时间 模型训练任务创建的时间 训练用时 模型训练耗时时长 Tensorboard Tensorboard状态 训练状态 显示训练任务当前的状态。 包括如下状态： ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。

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AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台，结合业务场景，提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

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功能介绍 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的AI开发平台（ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示：

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。

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来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时，取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时，此值为空。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib

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