单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。

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，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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： GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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updateNotebookApp 训练作业支持审计的关键操作列表 表3 训练作业支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建训练作业 ModelArtsTrainJob createModelArtsTrainJob 创建训练作业版本 ModelArtsTrainJob

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的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入TI CS 服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。

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“详细评估”下方显示各个标签下正确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模型，经过模型评估后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，

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提交样本量或者时域分析任务 功能介绍 管理员在数据集详情页面提交样本量或者时域探索任务。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/metadata 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://telcloud.huawei

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Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值） sample_state String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注

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召回率”。您可以在上方单击“添加对比版本”，在 “添加对比版本”下拉框选择之前已经训练完成的数据进行对比。 详细评估 “详细评估”下方显示各个标签下准确率，即对应标签下预测正确的样本数占该标签下样本总数比例，单击各标签，右侧可查看该标签识别错误的图片。 后续操作 针对当前版本的模

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模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细

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“算法推荐”信息。 单击界面左下方的“模型训练”，界面新增“模型训练”内容。 单击“模型训练”左侧的图标，进行模型训练。 这里会使用data数据集和推荐的算法进行模型训练，代码运行完成后，会生成KPI时序预测模型并保存。 单击“模型训练”左下方的“模型评估”，新增“模型评估”内容。

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batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。 max_epoch 100 训练相关参数：训练遍历数据集次数。 g_learning_rate 0.0001 训练相关参数：生成器训练学习率。 d_learning_rate 0.0001 训练相关参数：判别器训练学习率。 log_frequency

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针对所选择的训练数据集，如果每个标签的样本数量太少，可以选择合并标签。 打开合并标签开关，在下方填入需要合并的标签样本数量“上限值”，以及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据

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\”，不得超过256个字符。 选择样本类型和标注。 图2 选择样本类型和标注 用途：选择训练或标注。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 标注：从下拉列表中选择标注。 选择镜像。 图3 模型仓库用途选择训练 图4 模型仓库用途选择标注 镜像用途：模型仓库用途选择训练时，镜像用途为训练任务。模型仓库用

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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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： Qwen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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