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。 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh

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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代码目录。

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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

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。 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

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在公有云下使用智能机器人（智能IVR），需要您的租间已经订购了智能IVR、 TTS 和ASR。 如何查看是否订购？ 请登录华为云控制台，选择“服务列表 > 企业应用 > 云客服”，在云客服页面选择呼叫中心实例管理，单击对应呼叫中心实例后的详情，查看“IVR”页签下是否存在已订购的智能IVR，

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如何体验智能问答机器人？ 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人。详细请参考创建一个问答机器人。 父主题： 智能问答机器人

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。

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响应。 服务调度：软件根据服务工程师的位置和工作负载智能调度任务，优化服务路线，减少工程师的行驶时间，提高服务效率。 备件管理：实时跟踪备件库存，自动触发采购流程，确保服务过程中备件的及时供应。 现场服务执行：工程师使用移动设备接收任务，现场签到，记录服务过程，上传服务报告，确保服务的透明性和质量。

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高速网络栈基于高性能网络协议，通过AI参数面网络实现裸金属服务器内NPU卡的互通互联，可提供大规模集群网络拓扑管理和智能调度能力，同时，结合网络大脑的故障快速感知恢复能力，可为AI训练和推理场景提供大规模高性能高可靠的网络通信。 目前高速网络栈能力为受限功能，如需使用请提交工单或联系华为工程师评估后处理。 优势 性

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学生提供从单个函数到企业级项目的软件开发实践平台，帮助老师更方便的开展授课、演示及软件实践教学，并为老师多方面了解学生软件开发能力短板提供智能数据分析支持。 图说Classroom 详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Classroom 01 了解 促进教师和学生通过

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在公有云下使用智能机器人（智能IVR），需要您的租间已经订购了智能IVR、TTS和ASR。 如何查看是否订购？ 请登录华为云控制台，选择“服务列表 > 企业应用 > 云客服”，在云客服页面选择呼叫中心实例管理，单击对应呼叫中心实例后的详情，查看“IVR”页签下是否存在已订购的智能IVR，

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示停止训练任务。 如果“训练任务状态”一直处在“RUNNING”中，模型训练服务前台就会一直给后台发消息，查询当

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后，单击“开始训练”。 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”。

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未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：训练模组 请求头: x-app-ke

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训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“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。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。

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模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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模型训练 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

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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

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