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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训练模组 场景描述 训练模组的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/semantickeywordtraining/trainTags，例如域名是service.besclouds.com 请求说明

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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： Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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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

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模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习

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Image服务使用简介 关于图像识别服务的概念、优势、功能和应用场景等，请参见《图像识别服务产品介绍》。 图像识别包括的服务功能有：图像标签，名人识别。 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供图像识别能力，用户调用A

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多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在 自然语言处理 中，可以将文本和

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概述 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括媒资图像标签，名人识别，主体识别，翻拍识别，图像标签等。 图像识别以开放API（Application Programming Interface，

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程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程， 语音识别 基础编程，人机对话基础编程。使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。

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IAM为图像识别提供了用户认证和鉴权功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 云监控 云监控（Cloud Eye）可以监控图像识别的相关指标，用户可以通过指标及时了解图像识别的使用情况。Cloud Eye更多信息请参见《云监控用户指南》。 表1 图像识别的监控指标

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</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。

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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

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到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查（即自动重启）功能同时使用。在创建训练作业页面，开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。

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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

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进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2

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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

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系统还支持打包训练模型，用于创建训练服务、模型验证，或者发布到应用市场。模型训练包包括编排配置文件、模型文件等。详细的模型管理操作请参见模型管理。 模型训练页面说明 “模型训练”页面列出了已有的训练工程、训练服务和超参优化服务的列表信息，如图1所示。在该页面，用户可以查看训练工程和训练服务的创建信息，新建、

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重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 下图中有四个场景，其中场景四为正常训练作业失败场景，其他三个场景下可开启容错功能进行训练作业自动恢复。 场景一：环境预检测失败、硬件检测出现故障，系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障

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训练管理（旧版） 训练作业 训练作业版本 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考

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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 图1 训练服务的开发流程 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。

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