如何访问模型训练服务 在用户终端PC上打开浏览器，在地址栏中输入“https://www.hwtelcloud.com/”，进入NAIE服务官网。 单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 选择“IAM用户登录”方式，输入租户名、用户名和密码。 用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。

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模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目，提供如下功能： 创建项目 使用模板快速创建项目，模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页

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在模型构建过程中，您可能需要根据训练结果，不停的调整数据、训练参数或模型，以获得一个满意的模型。更新模型时，可以通过如下几方面提升模型训练效果：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

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码（简易编辑器） 编辑训练代码（WebIDE） 模型训练 MindSpore样例 父主题： 模型训练

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训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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如何回到模型训练服务首页？ 用户离开模型训练服务首页，如果需要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 模型训练服务首页

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从训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型导入至模型管理，方便统一管理，同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业，无需推理代码和配置文件，其生成的模型可直接导入ModelArts。

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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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弹性云服务器 可以做什么？ 弹性 云服务器 与传统硬件 服务器 一样，可以部署任意业务应用，例如：邮件系统、WEB系统、ERP系统等。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。 父主题： 使用说明类

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执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间，并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”，如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示，配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”，完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页，项目新增完成，如图2所示。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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认关键参数。 “元模型来源”：系统自动选择“从训练中选择”。 “选择训练作业”：系统自动选择上一步创建的训练作业。 “AI引擎”：系统自动写入该模型的AI引擎，无需修改。 “推理代码”：系统自动放置推理代码到OBS输出路径，无需修改。 “部署类型”：默认选择“在线服务”。 参数填

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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）。 如果您更习惯使用本地PyCharm工具开发模型，建议可参考本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练，安装ModelArts PyCharmToolKit工

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配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 资源选择推荐 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程（即AI

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华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 准确地说，华为HiLens上只能运行“om”模型，华为HiLens管理控制台的“模型导入（转换）”功能支持将部分TensorFlow/Caffe模型转换成“om”模型。 当前可支持的TensorFlow/Ca

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自动生成满足用户精度要求的模型。 面向AI开发零基础的用户 开发环境 本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练 本案例介绍了如何将本地开发好的MindSpore模型代码，通过PyCharm 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

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列表”页面。 选择上一步骤中安装技能的设备，单击设备卡片。 进入“设备详情”页，默认展示“技能管理”页签。 选择上一步骤中安装的技能，单击操作列的“启动”，并单击“确定”，确定启动技能运行在端侧设备上。 等待一会，当状态变为“运行中”，则技能成功运行在端侧设备上。 已安装的技能状态说明如表3所示。

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