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

查看更多 →

统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权

查看更多 →

统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权

查看更多 →

。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

查看更多 →

模型训练 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

查看更多 →

创建了问答机器人，如何问答体验？ 智能问答机器人创建成功，并配置完问答语料、词典和模型训练后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为您的客户提供问答服务。详细请参考对话体验。 父主题： 智能问答机器人

查看更多 →

客服，通过智能机器人或人工在线客服，快速解决客户咨询、建议等问题。企业门户仅支持通过文字和客服进行沟通，不支持电话和视频。 仅企业用户支持使用华为云客服插件。 使用流程 在华为云客服上开通在线客服功能 获取租间ID和渠道ID 在企业门户对接华为云客服 华为云客服使用示例 步骤一：在华为云客服上开通在线客服功能

查看更多 →

智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？ 智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。 父主题： Standard数据管理

查看更多 →

多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异常检测模型训练”代码框左侧的图标。等待模型训练完成。 可以通过屏幕打印信息，查看模型训练过程。屏幕会依次打印400个Epochs的模型训练评估结果。 父主题： 多层嵌套异常检测学件

查看更多 →

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“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

查看更多 →

当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.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“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。

查看更多 →

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。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

查看更多 →

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“

查看更多 →

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”。

查看更多 →

训练发布 数据标注（可选） 发布测试 父主题： 技能管理

查看更多 →

.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

查看更多 →

训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口

查看更多 →

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OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

查看更多 →

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

查看更多 →

Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

查看更多 →

5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。

查看更多 →