行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以单击声音分类节点

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如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“模型训练”页签中，待训练状态由“运行中”变为“已完成”，即完成模型的自动训练。 训练完成后，您可以在界面中查看训练详情，如“准确率”、“评估结果”、“训练参数”、“分类统计表”等。 图2 训练详情 表2 评估结果参数说明 参数 说明

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训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表

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.pb”，请勾选预训练模型。 确认信息后，单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题： HiLens安全帽检测技能

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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训练进阶 训练模式选择 训练故障自动恢复 断点续训练和增量训练 训练作业卡死检测 修改训练作业优先级 设置作业为高优先级权限

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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： LLama2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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预训练 预训练数据处理 预训练超参配置 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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训练发布 数据标注（可选） 发布测试 父主题： 技能管理

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该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion: "kubeflow.org/v1"

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训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口

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训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务

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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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基于物联网平台构建智慧路灯应用 购买链接 人工智能 基于昇腾AI处理器的算子开发 购买链接 使用MindSpore训练手写数字识别模型 购买链接 听歌识曲-抖音小视频背景音乐识别 购买链接 开发与运维 基于ServiceStage托管和治理天气预报应用 购买链接 数据库 MySQL数据库迁移上云 购买链接

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课程资源涵盖公开课、岗位课、直播课、实验案例、项目案例等。其中公共课资源涵盖有：前端开发、Java、人工智能、数据库、云计算、大数据、物联网、PHP、C_嵌入式、UXD、项目管理、测试、鲲鹏训练营、鲲鹏云-HCIA、 GaussDB -HCIP、等课程方向，可以满足多方向学生的学习要求。 真实的项目案例

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ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力，在使用NPU的场景下，支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划，进而提升节点之间的通信速度。本案例介绍如何在ModelArts Lite场景下使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练任务，训练任务默认使用Volcano

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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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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 弹性 云服务器 E CS 部署Ploto自动驾驶研发平台，提供自动驾驶数据处理、训练、仿真等服务能力，使弹性云 服务器 数量自动随业务负载的变化增加或减少。 弹性公网IP，提供独立的公网IP资源，可以与弹性云服务器实现灵活绑定及解绑，用于扩展Ploto平台对外服务能力。

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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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