ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任

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fields 否 String 参数解释： 指明要查询的字段，多个字段名之间以逗号分隔。如果不指明字段，则返回缺省的字段。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 不涉及。 默认取值： 不涉及。 orderField 否 String 参数解释： 用于排序的字段名。 约束限制： 不涉及。 取值范围：

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环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，

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String 参数解释： BPM的版本号，一个BPM可以存在多个版本。如果不带版本号，表示运行当前启用的版本。获取方法如下： 参考登录应用设计器中操作，进入应用设计器。 在“流程 > 工作流”中，单击，选择“详情”。 在工作流详情页的“基本信息”中，可查看到工作流的版本号。 约束限制：

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AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions/{bpm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 bpm_id 是 String 参数解释： BPM的实例ID，可通过调用按条件查询BPM对象接口查看（响应消息中的“id”）。 约束限制：

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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baas/bp/v2.0/runtime/instances/{instance_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是 String 参数解释： 对应一个具体BPM实例的标识，可通过调用查询BPM实例接口查看（响应消息中的“id”）。

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专有名词解释 账号相关名词 会议ID相关名词

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MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业

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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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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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请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-key:***************

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配置或修改BPM实例中变量的值 功能介绍 设置或修改BPM实例中变量的值， 一次可以修改一个、多个或者所有变量的值。不存在的变量或者只读变量，会被忽略。入参以key-value集合形式表示，key表示变量名字，value表示变量的值。 URI PUT AstroZero域名/u-route/baas/bp/v2

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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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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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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布

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as: conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns:

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如果成功状态，通常会返回“Success”，其他情况会返回具体的错误信息。 result Object 参数解释： 在成功请求时会有内容，返回启动BPM后，BPM实例的运行信息。 请求示例 对一个已启动运行的BPM实例进行暂停操作，被操作的BPM实例ID是“002N000000Q3QW4IMAOO”。

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