训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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.pb”，请勾选预训练模型。 确认信息后，单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题： HiLens安全帽检测技能

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训练进阶 训练模式选择 训练故障自动恢复 断点续训练和增量训练 训练作业卡死检测 修改训练作业优先级 设置作业为高优先级权限

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd

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预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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预训练 预训练数据处理 预训练超参配置 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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相关操作 分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例请参见分布式调测适配及代码示例章节。 文档还针对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，供用户学习参考，具体请参见分布式训练完整代码示例。 父主题： 分布式训练

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规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。 约束限制 表1 约束限制 资源规格 Ascend 训练框架 MindSpore

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实施步骤 搭建统一终端业务应用保护及数据管理平台系统环境 客户端设置 应用发布 验证功能

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实施步骤 开始使用 快速卸载 定时调用

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实施步骤 实践准备工作 步骤一：管理项目规划 步骤二：管理项目配置 步骤三：开发代码 步骤四：检查代码 步骤五：构建应用 步骤六：部署应用（E CS 篇） 步骤六：部署应用（CCE篇） 步骤七：管理项目测试 步骤八：配置流水线，实现持续交付 释放资源

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实施步骤 准备工作 快速部署 开始使用 快速卸载

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实施步骤 无感验证 设备指纹 风控引擎 态势 加固

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实施步骤 准备工作 快速部署 开始使用 快速卸载

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实施步骤 准备工作 快速部署 开始使用 快速卸载

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实施步骤 添加数据源 创建同步链路 创建应用 创建MySQL监控 应用接入SDK 故障切换演练 父主题： 同城多活改造实践

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实施步骤 创建工作流 编排工作流 导入工作流 执行工作流 查看工作流执行详情 复制工作流 删除工作流 关注工作流 父主题： 事件流编排

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实施步骤 创建网络 申请资源 部署业务服务 验证业务系统

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实施步骤 赞奇超高清云工作站 渲云云桌面渲染

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实施步骤 准备工作 自动化部署步骤 开始使用 快速卸载 父主题： 活体人证核验解决方案

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