华为云D-Plan AI解决方案

创建Tensorboard方式： 创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程，创建训练任务后，在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时，AI引擎选

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关键特征，供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型训练等算子，支持代码可查看、可调试，是一站式的数据处理平台。 模型训练 集成VSCode开发工具，利用工具的便捷性，实现在线代码编写和调试。支持使用多种业界主流AI算法框架，

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编辑训练代码（简易编辑器） 编辑代码 支持使用简易编辑器编辑代码，按下“Ctrl+S”保存文件。 可选择下述一种方式，进入简易编辑器开发环境编辑代码： 在“模型训练”菜单页面，“开发环境”为“简易编辑器”的情况下，单击模型训练工程所在行的。 在“模型训练”菜单页面，单击模型训练工程

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”，开始模型训练。 在“自动学习>模型训练”页面，等待训练结束。当训练状态变为“已完成”时，表示训练结束，您可以在当前页面查看训练详情。 如果训练结果满意，可执行下一步部署上线，如果不满意，建议您优化数据及其标注信息，然后再启动一次训练。 参考部署上线，将训练所得的模型部署为在线服务。

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Notebook实例的总费用 = 使用资源产生的费用 + 使用云硬盘产生的费用 模型训练 在模型训练中创建训练作业时，可选择不同的资源规格。不同的资源规格，产生的费用不同，具体费用以控制台为准。 图2 训练作业规格选择 部署上线 在模型部署上线时，可选择不同的资源规格。不同的资源规格，产生的费用不同，具体费用以控制台为准。

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Gallery的算法，均可免费使用。如果您自己在本地开发算法，则不涉及费用。 模型训练：在创建训练作业时，可选择免费规格，完成模型训练。 导入模型：ModelArts提供的模型导入及管理功能，不收费。 部署上线：将导入的模型部署为在线服务时，可选择免费规格的资源，将模型部署为服务。 针对之前的ModelArts，

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在使用HiLens安全帽检测技能模板开发应用时，您需要新建训练数据集，后续训练模型操作是基于您创建的训练数据集。 选择数据 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，用于训练安全帽检测模型。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 一些

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片。 单击“创建”，完成项目创建，并进入项目概览页面。 如果用户当前不在模型训练服务首页，想要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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的，需要对数据集中的数据进行标注。 标注数据 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。 训练模型 评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能

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ModelArts训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： 功能咨询

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执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型训练（训练作业）、部署上线（在线服务）。 父主题： 购买套餐包

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操作流程 模型训练服务为用户提供了数据集、特征工程、模型训练、模型管理、模型验证以及云端推理框架能力，服务操作流程如图1所示。 图1 模型训练服务操作流程 父主题： 准备工作

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展当前模型的知识和能力。 断点续训练和增量训练均是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是：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、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当需

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导入SDK 在学件项目中，单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练“learnware”页签。 双击左侧目录中的项目名称“learnware”，进入“learnware”目录中。 双击左侧的“learnware.ipynb”文件。 打开学件项目的jupyterlab环境编辑界面，如图1所示。

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设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“trai

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_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/traini

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否 Array of strings 分身数字人训练任务标签。 model_version 否 String 分身数字人模型版本。默认是V3版本模型。 V2: V2版本模型 V3：V3版本模型 V3.2：V3.2版本模型 说明： V2版本已废弃不用 响应参数 状态码： 200 表4

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值，用户也可以通过模型训练服务超参配置，覆盖默认值。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。 配置MindSpore样例训练工程参数，如图1所示。 图1 创建MindSpore样例训练工程 单击“确定”。 进入模型训练工程详情界面，如图2所示。 图2 模型训练工程详情界面 单击界

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工程。 在JupyterLab环境编辑界面，单击右上角的图标，选择“模型训练 > 模型训练 > AutoML”，新增AutoML内容，实现零编码使用AutoML。 在“模型训练”菜单界面，创建WebIDE模型训练工程。 在WebIDE中导入AutoML模块，代码为“from naie

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数据管理者和数据消费者的区别是什么？ 数据集下载成功后有哪些使用方式？ 如何发布数据集 更多 模型训练服务 特征工程处理的时候必须要先采样吗？ 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？ 使用模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 更多 数据集服务 数据集有哪些密级？ 如何发布数据集？

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