果，如图10所示。 图10 使用py文件的超参优化结果 单击图10的“详情”页签，该页签展示模型评分、训练耗时、超参优化参数及其取值信息，如图11所示。 图11 使用py文件的超参优化结果详情 单击其中一个模型操作列对应的“操作”，提取超参做进一步操作，如图12所示。 图12 超参优化模型操作

查看更多 →

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？

查看更多 →

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

查看更多 →

创建训练任务（WebIDE） 返回“模型训练”菜单界面，单击模型训练工程所在行，进入训练工程详情界面。 单击界面右上角的图标，弹出“训练任务配置”对话框，如图2所示。 图2 训练任务配置 在“训练任务配置”对话框中配置参数，如表2所示。 表2 训练配置参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

查看更多 →

，单击“确认选择”，可以成功选择摄像机。 在首页导航栏，进入“模型训练”页面（选择摄像机型号后，模型训练自动解锁），单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型， 不需要进入该步骤。 其中， ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

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，“开发应用>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“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 →

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>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“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 →

训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预

查看更多 →

训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

查看更多 →

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“损失变化”。 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

查看更多 →

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）

查看更多 →

选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。

查看更多 →

果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。 图1 训练执行成功 父主题： SD1.5&SDXL Diffusers框架基于Lite

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 →

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

查看更多 →

</dependency> 步骤四：获取SDK示例 获取图像标签V2 Java SDK示例代码。 登录 API Explorer ,在“示例代码”中选择“Java”，如图2所示。 图2 示例代码 填写请求Body参数。输入url或者image参数，如图3所示。 图3 填写参数 复制示例代码到配置环境章节所创建的Maven项目中。

查看更多 →

如果请求输入的数据是OBS地址方式，就需要使用相同区域的图像识别服务。 例如：您的OBS请求数据在“华北-北京四”，只能调用“华北-北京四”区域下的图像识别服务，如果本服务不支持该区域则不能调用。 如果请求输入的数据是Base64图片或者公网URL，则不受区域影响。 例如：您的 服务器

查看更多 →

监控指标 功能说明 本节定义了图像识别上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过 云监控服务 提供管理控制台和云监控提供的API接口来检索图像识别产生的监控指标。 命名空间 SYS.IRS 监控指标 表1 服务支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围

查看更多 →

使用限制 使用图像识别（Image Recognition）之前，您需要阅读并了解以下约束限制。 媒资图像标签 支持“华北-北京四”区域。 支持识别处理PNG、JPEG、BMP、WEBP格式的图片。 图像各边的像素大小在1px至10000px之间。 图片base64编码后大小不超过10MB（原图像大小不超过7

查看更多 →

登录我的凭证，查询隶属于“华北-北京四”的项目ID，替换URI中的{project_id} 单击“Body”配置项，将获取的图片的base64编码填写到“image”参数中。关于body体中其他参数说明，请参考图像标签API。 图2 修改参数 单击右上角“Send”按钮发送请求，查看识别结果。

查看更多 →