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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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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训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口

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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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目前不支持复杂背景（如户外自然场景、防伪水印等）和文字扭曲图像的 文字识别 。 用于训练多模板分类器的训练集，需要把各个模板的训练图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包，“zip”包文件大小不超过10M。 例如训练“保险单”模板的训练集，需要把同模板的保险单图片打包成一个文件夹并压缩成“zip”包。

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多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别套件

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断点续训练和增量训练 什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力。

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入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“文字识别>自定义OCR”控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，详细操作请见创建应用。您可以创建多模板服务，通过多模板训练模板分类模型和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程 表1

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VPC服务介绍【视频】 OBS 2.0支持文字识别套件 文字识别套件基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。传统方式开发文字识别应用需要7天，使用文字识别套件完成新版式票证结构化提取接口开发仅需3分钟。

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2

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ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练和增量训练。 父主题： 训练故障自动恢复

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训练管理（旧版） 训练作业 训练作业版本 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考

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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 图1 训练服务的开发流程 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。

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训练前卡死 作业为多节点训练，且还未开始训练时发生卡死，可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码，检查是否有参数中未传入“

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