圣地亚哥 使用订阅算法开发模型 ModelArts的AI Gallery上存在较多开发者分享的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用订阅算法开发模型教程 使用自定义算法开发模型 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至云上训练，可以考虑使用Mo

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训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。如果 自定义镜像 中不含训练代码则需要配置该参数，如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。

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算法 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample

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费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 页面自动返回“训练作业”列表页，当训练作业状态变为“已完成”时，即完成了模型训练过程。 本案例的训练作业预计运行十分钟。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mode

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费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 页面自动返回“训练作业”列表页，当训练作业状态变为“已完成”时，即完成了模型训练过程。 本案例的训练作业预计运行十分钟。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test

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训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用自定义镜像创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。 准备训练框架（即训练镜像） 模型训练有多种训练

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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”（包含已保存的算法和订阅的算法）、“常用框架”、“自定义”（即自定义镜像）方式创建训练作业。

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py”。本文采用上传方式描述。 不上传至训练工程的代码目录：本地打开算法文件，将该算法文件内容拷贝至与训练工程同名的.py文件中。进行模型训练时，主入口文件选择与训练工程同名的.py文件。 单击“上传”。 单击界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”页面。 配置训练任务，如图5所示。 参数配置说明如下：

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显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算法。单击算法名称，可以跳转至算法详情页面。 “预置镜像” 本次训练作业使用的预置镜像框架。仅使用预置框架创建的训练作业才有该参数。 “自定义镜像” 本次训练作业使用的自定义镜像。仅使用自定义镜像创建的训练作业才有该参数。

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BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录

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操作流程介绍 创建训练作业的操作步骤如下所示。 进入创建训练作业页面。 配置训练作业基本信息。 根据不同的算法来源，选择不同的训练作业创建方式。 使用已有算法创建训练作业：选择创建方式（使用我的算法） 使用订阅算法创建训练作业：选择创建方式（使用订阅算法） 使用预置镜像创建训练作业：选择创建方式（自定义算法）

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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创建工程 创建训练工程是从创建模型训练工程、编辑模型训练代码到调试模型训练代码的端到端的代码开发过程。 创建模型训练工程：创建模型训练代码编辑和调试的环境。 编辑模型训练代码：在线编辑模型训练代码。 调试模型训练代码：在线调试编辑好的模型训练代码。 创建训练工程步骤如下。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。

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de/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时，系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时，在训练过程中预置框架会自动解析Ascend HCCL RA

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请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入Mod

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