训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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已购买套餐包不支持退订，购买前请确认。 已购买套餐包是按需套餐包，其资源为公共资源。 套餐包不支持跨地域（跨region）使用。不同的地域之间资源包不互通，每个地域需分别购买，请根据您的实际需求慎重选择。 资源包抵扣顺序 计费时将优先使用套餐包的额度，超出额度部分将以按需进行计费。套餐包的

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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分析数据集”。 训练数据比例 填写训练数据比例，如果填为0，则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，我们会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决

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开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息，可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务，详细请参考： 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 创建联邦学习训练任务（WebIDE） 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的

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使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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模型训练 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？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用时长及实例数计费，不区分任务（训练作业、部署、开发）。公共资源池是ModelArts默认提供，不需另行创建或配置，您可以直接在AI开发过程中，直接选择公共资源池进行使用。 专属资源池：提供独享的计算资源，可用于Workflow、自动学习、开发环境、训练作业、部署模型。专属资源

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本，单击“+AI训练”或“-AI训练”。 图3 批量标识AI训练样本 图4 批量取消AI训练样本 标记学习案例/取消学习案例样本（支持单个/批量操作）。 单个标识或取消：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。 图5 单个标识学习案例样本 图6 单个取消学习案例样本

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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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算资源进行训练或推理。为满足不同开发业务，ModelArts提供了按需付费的公共资源池和无需排队的专属资源池。 OBS 2.0支持公共资源池 公共资源池提供公共的大规模计算集群，根据用户作业参数分配使用，资源按作业隔离。按资源规格、使用时长及实例数计费，不区分任务（训练作业、部署

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可视化训练作业介绍 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard和MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 ModelArts可视化作业支持创建TensorBoar

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群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主

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multiclassova，默认为"binary" max_depth - 树的最大深度，默认为-1 num_iteration - 迭代次数，默认为100 learning_rate - 学习率，默认为0.1 num_leaves - 叶子数目，默认为31 max_bin - 最大分箱数，默认为255

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身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。 父主题： 基础问题

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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