人脸识别数据集的训练_查询训练作业参数详情-华为云

查询训练作业参数详情

String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time

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创建信息抽取模型

放未标注的数据集。创建名称为“model-data-out”的文件夹用于存放已标记并发布的数据集。创建名称为“graph-data”的文件夹用于存放创建图谱的数据集。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。为保证数据能正常访问，请务必保证创建的OBS桶与KG

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模型训练

5”。优化指标 AutoML任务的模型优化指标，请根据实际情况选择。验证数据集模型验证数据集。测试数据集模型测试数据集。被忽略的列数据集中不需要参与模型训练的无用列。包含的模型模型训练使用的算法列表。交叉验证折数交叉检验的折数。如果不使用交叉验证方法，请将该参数置为空。

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模型训练

模型训练模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？如何在模型训练时，设置日志级别？如何自定义安装python第三方库？

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模型训练

模型训练模型训练简介创建模型训练工程创建联邦学习工程创建训练服务创建超参优化服务创建Tensorboard 打包训练模型父主题：用户指南

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模型训练

模型训练模型训练如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。根据场景选择适用的摄像机。在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口

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训练模型

议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。后续操作模型训练完成后，单击“下一步”

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训练模型

议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。后续操作模型训练完成后，单击“下一步”

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训练模型

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 训练详情模型如何提升效果检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很

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训练模型

检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。

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训练模型

近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。后续操作模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。父主题：无监督车牌检测工作流

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模型训练

模型训练企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。父主题：使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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训练服务

训练服务训练算法模型评测编译镜像编译任务父主题：自动驾驶云服务全流程开发

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Finetune训练

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

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： GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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SFT全参微调训练

SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 5120 用户指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 1 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS

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发布数据版本

.8或者0.9。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。默认不开启。启

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自动学习训练作业失败

针对物体检测作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求、检查标注框是否符合要求（物体检测）。针对预测分析作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。确保OBS中的数据存在如果存储在OBS中的图片或数据被删除，

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训练模型

议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。后续操作模型训练完成后，单击“下一步”

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训练模型

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

议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。选择适当的学习率和训练轮次。通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。后续操作模型训练完成后，单击“下一步”

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