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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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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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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如何在模型训练时，设置日志级别？ 在TensorFlow的log日志等级如下： - 0：显示所有日志（默认等级） - 1：显示info、warning和error日志 - 2：显示warning和error信息 - 3：显示error日志信息 以设置日志级别为“3”为例，操作方法如下：

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ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

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执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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否 Array of strings 分身数字人训练任务标签。 model_version 否 String 分身数字人模型版本。默认是V3版本模型。 V2: V2版本模型 V3：V3版本模型 V3.2：V3.2版本模型 说明： V2版本已废弃不用 响应参数 状态码： 200 表4

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更新分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于更新分身数字人模型训练任务。用于在自动审核或者人工审核不通过情况下，更新训练视频、身份证照片等。 该接口只能在AUTO_VERIFY_FAILED或者MANUAL_VERIFY_FAILED状态下调用 调用方法 请参见如何调用API。

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删除分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于删除分身数字人模型训练任务。同时需要删除训练任务相关的训练视频、身份证照片、授权文件、模型资产等。 该接口应当在任务处于以下状态时调用：WAIT_FILE_UPLOAD、AUTO_VERIFY_FAILED、MANUAL_VERIF

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查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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暂不支持导入ModelArts中“自动学习”训练的模型。 华为HiLens 只能导入ModelArts中训练的模型文件，不能导入ModelArts的模型。 本地训练模型 导入自定义模型前，需要将自定义的模型上传到OBS服务，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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SING：训练数据预处理中 TRAINING_DATA_PREPROCESS_FAILED：训练数据预处理失败 TRAINING_DATA_PREPROCESS_SUCCESS：训练数据预处理完成，等待训练资源中 TRAINING：训练中 TRAIN_FAILED：训练失败 TR

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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处理方法：合法的标注数据数量太少，模型无法训练，请标注更多数据。 错误信息：Train model error, check the parameters please! 处理方法：多种可能原因导致此错误，可能的原因如下： 1. 参数设置失衡导致模型训练失败，请减小max_len或者减小batch_size。

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts ModelArts训练平台提供了海量的算力规格和训练优化，支持将本地调试好的代码以及之前保存的开发环境镜像直接在PyCharm中提交训练作业。 创建OBS桶并上传数据 由于训练作业是在ModelArts端运行，因此需要把训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS

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开发可训练技能时，模型训练报错“数据集发布失败”怎么办？ 问题描述 在开发可训练技能过程中，训练模型时报错“数据集发布失败”。 问题原因 检查训练模型的数据集，数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个，会导致模型训练失败。 父主题： 技能开发

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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