智能问答机器人 路数 表示机器人可以同时进行n路对话，即能够同时和n个用户对话。 知识库 知识库即语料库，用于配置、管理问答机器人语料。 一条语料由问题和答案组成。多条语料组成知识库，问答机器人基于知识库进行问答。 技能/意图 技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。

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可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集实例：从下拉框中选择训练数据“fcn_yahoo_train”。 单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定训练数据。 运行成功后，可以查看训练数据，如图1所示。 图1 查看训练数据 单击界面左下角的“数据预处理”。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数，即训练中遍历数据集的次数，参数范围[30,100]。 确认信息后，单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在“工业智能体控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。

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在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。

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面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“

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在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。 在自动学习页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中，参考表1填写相关参数，然后单击“确定”，开始进行模型训练。 表1

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训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表

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.pb”，请勾选预训练模型。 确认信息后，单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题： HiLens安全帽检测技能

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甚至在GB规格以上，导致对计算资源的规格要求极高，主要体现在对硬件资源的算力及内存、ROM的规格的需求上。端侧资源规格限制极为严格，以端侧智能摄像头为例，通常端侧算力在1TFLOPS，内存在2GB规格左右，ROM空间在2GB左右，需要将端侧模型大小控制在百KB级别，推理时延控制在百毫秒级别。

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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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预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b

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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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训练发布 数据标注（可选） 发布测试 父主题： 技能管理

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该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"

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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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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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