训练前卡死 作业为多节点训练，且还未开始训练时发生卡死，可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码，检查是否有参数中未传入“

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作业卡在tensorboard中，如下图所示： 解决方案3 存储路径设为本地路径，如cache/tensorboard，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时，作业卡在读数据过程中，日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4 用

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analyze_fail.dat，图编译失败自动导出故障信息，用于infer过程分析。 dump数据，后端执行期异常触发dump数据。 操作步骤 在创建训练作业页面，选择算法为MindSpore引擎，资源类型为Ascend，可以选择训练模式。 图1 选择算法（必须是MindSpore引擎） 图2 选择资源类型（必须是Ascend）

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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。

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为什么实际调用次数与界面记录次数不一致？ 图像识别控制台只记录服务调用总次数，可按以下方法查看调用成功和失败的次数： 登录 华为云产品 页，单击右上角的“控制台”，进入“管理控制台”界面。 单击“服务列表”，选择“人工智能 > 图像识别”，进入“图像识别”界面。。 选择对应的服务（如：“图像标签”），单击“

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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？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练

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计费说明 计费模式 图像识别已商用的服务提供两种计费模式供您选择：按需计费和折扣套餐包计费。 您可以通图像识别提供的价格计算器，快速计算出购买图像识别的参考价格，详情请参见图像识别价格详情。 按需计费 按需计费指按照调用次数阶梯价格计费，按月累计，一个自然月后次数清零重新累计。促

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查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

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训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情

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编写训练代码 训练模型时引用依赖包，如何创建训练作业？ 训练作业常用文件路径是什么？ 如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？

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训练管理（旧版） 训练作业 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 父主题： 历史API

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训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题： 训练管理（旧版）

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示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（Horovod-PyTorch+GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（Tensorflow+GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

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调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题： Standard专属资源池训练

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为了训练自定义的信息抽取模型，需要定义该抽取模型能够抽取的三元组类型，并在训练数据中进行标注。 三元组是知识图谱构建的基本元组，三元组借鉴了语言学中主谓宾结构，语言学中一句话由主语（subject）、谓语（predicate）、宾语（object）组成，自然语言中的知识也可以建模为三个元素构成的组合

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训练任务 训练任务 任务队列 父主题： 训练服务

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申请服务 申请图像识别服务的具体操作步骤请参见《图像识别API参考》的“如何调用API > 申请服务”章节。

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打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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