新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，选择训练模型和车辆场景，即可开始训练车牌检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型

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测试和验证 监听事件的注册和事件处理程序的执行验证 一键外呼验证 验证页面集成功能 父主题： 场景三：通过URL地址集成（增加页面JS调用）

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五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。

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开发可训练技能时，模型训练报错“数据集发布失败”怎么办？ 问题描述 在开发可训练技能过程中，训练模型时报错“数据集发布失败”。 问题原因 检查训练模型的数据集，数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个，会导致模型训练失败。 父主题： 技能开发

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订购数据集 功能介绍 外部用户在NAIE平台上订购数据集。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/external/datacatalog/order 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。 单击“创建”，训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况，包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题： 模型训练

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、散热等因素，充分考虑计算和通信的吞吐量关系，以实现计算和通信时延的隐藏。 软件设计需要结合高性能硬件特性，充分利用硬件高速网络实现高带宽分布式通信，实现高效的数据集本地数据缓存技术，通过训练调优算法，如混合并行，梯度压缩、卷积加速等技术，实现分布式训练系统软硬件端到端的高效协同

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ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。ModelArts默认提供公共资源池，按需计费。专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 AI Gallery 预置常用模型和算法，您可以直接获取使用。您也可以将

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标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集 将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。

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发布测试 当您配置好意图后，即可进行模型的训练。训练并发布模型后，该技能才能在机器人的对话中生效。 创建训练模型 在“技能管理”页面，单击技能名称进入“配置意图”页面，然后在页面上方单击“发布测试”。 单击“训练模型”。 图1 训练模型 勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设

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尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(50

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在“数据标注”页面，单击左侧训练集名称，进入对应的训练集管理页面，可以编辑训练集名称和训练语料。 图8 编辑训练集 删除 当某一训练集不再匹配业务诉求，您可以删除该训练集以释放资源。 在“数据标注”页面，鼠标悬浮在训练集名称上，单击删除图标。 图9 删除训练集 在删除训练集对话框中，单击“确认”。

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在“从本地上传”处，单击“点击上传”，选择本地编排好的训练数据。 数据上传成功后，页面会有提示信息。 此时AI Gallery会自动新建一个数据集，单击提示信息处的“查看”可以进入数据集详情页，也可以在“我的Gallery > 数据集 > 我创建的数据集”进入数据集详情页查看。 从AI Gallery中选

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如果数据集是已标注数据，您可以选择不创建SKU，直接执行下一步。 创建SKU 标注数据 针对已经选择的数据和SKU，在应用开发的“数据标注”页面， ModelArts Pro 会自动标注数据，自动标注完成后，可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 自动标注数据 训练模型 选择训练数据后

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Step1 准备训练数据：下载MNIST数据集。 Step2 准备训练文件和推理文件：编写训练与推理代码。 Step3 创建OBS桶并上传文件：创建OBS桶和文件夹，并将数据集和训练脚本，推理脚本，推理配置文件上传到OBS中。 Step4 创建训练作业：进行模型训练。 Step5

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数据集如何切分 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型

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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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步骤3：新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。本例基于导入的数据表创建数据集。 登录智能数据洞察控制台。 选择需要操作的项目，单击项目名称进入项目空间。 选择“数据管理 > 数据集 ”。 单击“新建数据集”。 选择数据源。

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写。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例，默认训练集比例为0.8，即训练集占0.8，验证集占0.2。manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择

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在使用云状识别工作流开发应用时，您需要新建或导入训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传未标注数据，需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后，无需用户配置任何参数即可开始训练云状类型识别模型，并查看训练的模型准确率和误差的变化。 训练模型 评估模型

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