工作流介绍 工作流简介 功能介绍 支持构建 文字识别 模板，识别单个板式图片中的文字，提供高精度的文字识别模型，保证结构化信息提取精度。 适用场景 用户认证识别 识别证件中关键信息，节省人工录入，提升效率，降低用户实名认证成本，准确快速便捷。 快递单自动填写 识别图片中联系人信息并自动填写快递单，减少人工输入。

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入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“文字识别>自定义OCR”控制台选择“多模板分类工作流”创建应用，详细操作请见创建应用。您可以创建多模板服务，通过多模板训练模板分类模型和文字识别模型，实现多模板图像的文字信息结构化提取。 图1 创建多模板流程 表1

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多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题： 文字识别套件

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断点续训练和增量训练 什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力。

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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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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ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练和增量训练。 父主题： 训练故障自动恢复

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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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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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训练中途卡死 问题现象1 检测每个节点日志是否有报错信息，某个节点报错但作业未退出导致整个训练作业卡死。 解决方案1 查看报错原因，解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因

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ModelArts Pro 是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。当前ModelArts Pro开放了文字识别套件、 自然语言处理 套件、视觉套件、HiLens套件，详细介绍请见产品介绍。用户基于

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进入“应用开发”页面，您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”、“评估”步骤的信息，重新部署模板。操作指引如下： 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 父主题： 多模板分类工作流

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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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训练模式选择 当训练作业的算法框架选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时，则ModelArts提供3种训练模式选择（普通模式、高性能模式和故障诊断模式），支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。 模式说明 训练作业默认设置为普通模式，普通模式的调测信息可参考查看训练作业日志。

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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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