.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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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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训练发布 数据标注（可选） 发布测试 父主题： 技能管理

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训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口

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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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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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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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et50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1" kind: "TFJob" metadata: name:

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训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务

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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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BP账户能使用 隐私保护通话 服务吗？ 不能。BP账户不能开通和使用隐私保护通话服务。 父主题： 账号相关问题

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指定请求连接重试次数 cli-retry-count选项用于指定请求连接重试次数。即：在请求超时（因网络连接问题导致请求失败）的情况下会自动重试。“--cli-retry-count”的默认取值为0次，参数取值范围为0~5次： 若因网络连接问题导致请求失败，KooCLI会提示如下信息：

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是否支持购买请求次数？ 当前暂不支持单独购买请求次数。 父主题： 计费相关

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ApplicationMaster重试次数，增加重试次数，可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数，但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了，那Resou

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查看密钥计费请求次数 通过 云监控服务 CES对当前用户的所有密钥进行数据监控，支持查询密钥请求计费次数、密钥详情请求次数等常用调用的请求次数。本章节指导通过查看监控功能进密钥计费请求次数查询。 约束条件 仅支持查看已启用或禁用状态的密钥，计划删除或已删除的密钥不支持查看计费请求次数。 默认密钥支持查看计费请求次数。

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（可选）提升问答交互次数 科大讯飞免费赠送500次/天的问答交互次数，如需提升问答交互次数，请参考本节操作，订购套餐包。 操作步骤 在界面上方的主菜单中，单击“我的应用”。 单击应用所在行的图标，进入当前应用的“应用配置”页面。 在左侧导航栏中，单击“服务统计”，进入“服务统计”页面，如图1所示。

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建实时预测作业。 实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。

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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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ApplicationMaster重试次数，增加重试次数，可以防止资源不足导致的AM启动失败问题。适用于所有ApplicationMaster的全局设置。每个ApplicationMaster都可以使用API设置一个单独的最大尝试次数，但这个次数不能大于全局的最大次数。如果大于了，那Resou

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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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