在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完成的训练版本，在此版本基础上进行增量训练。其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成后，您可以在此页面中查看训练详情，如

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运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。在资源池列表中，删除运行自动学习作业的专属资源池。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。

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train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理，并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 class_names

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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ora/ 基于lora训练完成后生成的lora产物未合并时的权重文件。基于lora微调后模型进行增量训练时，需要传入此权重文件。 train_from_scratch false 用于指示模型是否从头开始训练，如果true模型将从一个全新的初始状态开始训练则不加载权重。【true

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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准备AscendFactory训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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ratio=0.01，loss曲线如图1，训练后发现模型回答政务问题存在错误，初步判定为欠拟合，可以适当增加迭代次数。当调整为epoch=5时，loss曲线如图2，训练后可以正确回答政务问题。 图1 优化超参数前 图2 优化超参数后 参数的选择没有标准答案，您需要根据任务的实际情况进行调整，以上建议值仅供参考。

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的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。

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--allow-root Putty设置tunnel，远程连接notebook。 连接成功后浏览器输入localhost:8000，登录notebook。 根据jupyter的指引，创建分布式训练作业。通过简单的设置schedulerName字段的值为“volcano”，启用Volcano调度器（以下加粗字体部分）：

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ora/ 基于lora训练完成后生成的lora产物未合并时的权重文件。基于lora微调后模型进行增量训练时，需要传入此权重文件。 train_from_scratch false 用于指示模型是否从头开始训练，如果true模型将从一个全新的初始状态开始训练则不加载权重。【true

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“学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“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“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。

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之后自动停止，即1小时后停止规格资源计费。可选择“1小时”、“2小时”、“4小时”、“6小时”或“自定义”几种模式。选择“自定义”模式时，可指定1~72小时范围内任意整数。 定时停止：开启定时停止功能后，该Notebook实例将在运行时长超出您所选择的时长后，自动停止。 说明：

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，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调

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明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类

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使用预置镜像制作 自定义镜像 用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面选择预置框架名称后，在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。

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用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true"，则在每次训练开始时，都会清空输出目录，以便保存新的训练结果。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改

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发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练

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