ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署

查看更多 →

requirements.txt 代码目录位置请参考在代码目录下提供安装文件。 pip-requirements文件写法请参考安装文件规范。 在代码目录下提供安装文件 如果使用“我的算法”创建训练作业，则在创建算法时，可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，算法的“启动方式”必须选择“预置框架”。

查看更多 →

开启超参搜索功能后，用户可以设置搜索指标、搜索算法和搜索算法参数。三个参数显示的支持值与算法管理模块的超参设置对应。 完成超参搜索作业的创建后，训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后，可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。 如果训练作业是超参搜索作业，进入训练作业详情页，选

查看更多 →

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

查看更多 →

GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

查看更多 →

obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据至OBS（首次使用时需要） 上传算法至SFS 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题： Standard专属资源池训练

查看更多 →

选择算法的实现方式 ModelArts提供如下方式实现模型训练。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery，发布了较多官方算法，同时管理了其他开发者分享的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。订阅操作请参考使用订阅算法。 使用预置框架 如果您需要使用

查看更多 →

使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 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

查看更多 →

Code进行白盒化算法开发 操作指导 08:47 基于VS Code进行白盒化算法开发 基于算法套件SDK构建及可视化数据集 操作指导 03:03 基于算法套件构建及可视化数据集 基于算法套件SDK进行交互式推理 操作指导 03:27 基于算法套件SDK进行交互式推理 基于算法套件SDK进行训练

查看更多 →

自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

查看更多 →

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。

查看更多 →

String 训练作业算法。目前支持三种形式： id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 name String 算法名称。 subscription_id

查看更多 →

使用案例 主要包含七种场景的用例： 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法（代码目录+启动文件+官方镜像） 使用自定义算法（代码目录+脚本命令+ 自定义镜像 ） 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 作业类型节点结合可视化能力 输入使用DataS

查看更多 →

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

查看更多 →

"isClosed":false } } 脚本启动 在脚本代码中，导入BPM的脚本库，通过下面脚本代码方式启动。 import * as bp from "bp"; //......（其他代码） const client = bp.newInstanceClient(); client

查看更多 →

单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

查看更多 →

打开Notebook JupyterLab简介及常用操作 算法管理 使用预置框架创建算法 从AI Gallery订阅算法 使用自定义镜像创建算法 使用算法创建训练作业 训练模型 创建训练作业 查看训练作业日志 分布式训练 管理AI应用 简介 管理AI应用 部署AI应用 部署为在线服务

查看更多 →

如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分别进行模型训练，得到不同的模型，通过集成学习投票法策略，推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。 父主题： 模型训练

查看更多 →

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

查看更多 →

创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 问题现象 创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。

查看更多 →

面向AI工程师，熟悉代码编写和调测，您可以使用ModelArts提供的在线代码开发环境，编写训练代码进行AI模型的开发。《最佳实践》手册中提供了丰富的端到端示例，供您学习参考。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。

查看更多 →