训练作业的 自定义镜像 制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1

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。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处

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。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可通过训练启动脚本说明和参数配置、训练的数据集预处

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述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据 创建离线数据源 上传实时数据 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源 智能场景 创建智能场景

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在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ 如何查看训练作业的资源占用情况？ 更多 Lite Server 哪里可以了解Atlas800训练 服务器 硬件相关内容

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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议

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步骤4：使用PyCharm提交训练作业至ModelArts ModelArts训练平台提供了海量的算力规格和训练优化，支持将本地调试好的代码以及之前保存的开发环境镜像直接在PyCharm中提交训练作业。 创建OBS桶并上传数据。 由于训练作业是在ModelArts端运行，因此需要把训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS

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Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区，提供模型、算法、HiLens技能、数据等内容的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI产品的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。

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创建ModelArts数据校验任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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创建ModelArts数据选择任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在

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/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如：预训练，执行代码包中例如：scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本，开始训练。 在训练中，程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训练等操作，具体可

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新建可训练技能 本章节介绍使用可训练技能模板新建技能。使用可训练技能模板新建技能，可自主上传数据训练模型，并快速创建技能，一键部署至端侧设备。 使用可训练技能模板新建技能，仅支持训练模型提高模型精度，暂不支持修改技能的逻辑代码。如果您希望自行修改技能的逻辑代码，可以选择开发基础技能，详情请见控制台开发技能。

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此时代表训练数据位置，仅支持文件夹。 is_local_source=False，训练过程中SDK会帮助用户将数据下载到该位置，如果训练数据是压缩文件，下载完成后会进行解压缩。 准备训练脚本。 from modelarts.train_params import TrainingFiles

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标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题： 数据准备与处理

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池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下： 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个 对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelAr

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list modelarts:devserver:get modelarts:devserver:delete modelarts:devserver:start modelarts:devserver:stop modelarts:devserver:sync 创建实例、查询实

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用Mo

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创建Standard专属资源池 准备数据（可选） 创建数据集 ModelArts Standard提供了数据管理功能，用户可以在ModelArts Standard中创建数据集，用于管理、预处理、标注数据。 如果用户已经准备了可用于训练的数据，直接上传到OBS即可，无需使用数据管理功能。 创建数据集 标注数据

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件的启动流程说明。 训练输入路径参数 训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训练代码中，用户需解析输入路径参数。系统后台会自动下载输入参数路径中的训练数据至训练容器的本地目录。请保证您设置的桶路径有读取权限。在训练作业启动后，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”

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csv”。 步骤4：创建AI应用 训练完成的模型存储在训练输出的OBS路径中，您可以将此模型导入到ModelArts中进行部署为AI应用。 在ModelArts管理控制台中，单击左侧导航栏中的“AI应用管理 >AI应用”，进入AI应用页面。 在“AI应用 > 我的AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。

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