--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可

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模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“开发环境”列优化，对应刷新模型训练服务首页简介。 Jupyterla

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 说明：

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本样例选择在步骤1：上传数据至OBS中创建的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对

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行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 单击图标，查看模型评估报告。 评估指标：可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参：展示训练集、测试集和标签列的信息。 任务系统参数：展示训练任务的配置参数信息。 父主题： 创建模型训练工程

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览

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分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中进行统一管理，即使数据不满足要求，不在此环节出现故障信息。 声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（

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本样例选择在步骤1：上传数据至OBS中创建的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对

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xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根

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“试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应的模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合的迭代信息、耗时、评估值、超参取值，并支持对每个超参组合重新加入训练。 图4 模型评估结果 在评分页签内选取一个评分最高的模型任务数据，记录其三个超参值。参考7~8，配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再

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标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行

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合规度颜色 是否可用于训练 ＞＝80% 绿色 可用 ＞＝40% 黄色 预警，需要优化数据 ＜40% 红色 告警，需要优化数据 （可选）当“我的数据集”的OBS数据发生变更时，可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集，也可以在“我的数据集”页签中，单击操作栏中的“更多 > 检测”，重

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集： 手动添加或修改标签 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集详情

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根据数据集ID查询数据集的详细内容 功能介绍 根据数据集ID查询数据集相关的详细内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/catalogs/api/dataset/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。

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能力、丰富的AI算法框架和在线随时可获取的算力，开发AI算法。 业务开发者 模型训练服务 数据资产管理服务 数据集服务 数据生成服务 04 API和SDK 通过NAIE解决方案各个服务提供的API和调用样例，使用各个服务提供的接口能力。模型训练服务SDK是对服务提供的REST A

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为“已完成”的微调任务所在行的“操作”列“更多 > 删除”，删除不需要的微调任务。 停用或删除不需要的模型服务 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”。 在“我的模型服务 > 我部署的”页面的服务列表中，单击目标模型服务所在行的“操作”列的“停用”或“更多

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