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”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。

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当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.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“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。

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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”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 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”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

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在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数，即训练中遍历数据集的次数，参数范围[30,100]。 确认信息后，单击“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”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“

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在“模型训练”页面，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，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 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”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。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，再执行部署上线的操作。 父主题：

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模型训练 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页

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模型训练 完成音频标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。因此在发布训练之前，请确保已标注的音频符合要求，否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。

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当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model.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”。

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模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从0到1

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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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高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型： 默认模型：修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型：修改知识库内容后需训练模型发布生效。 重量级深度学习模型：修改少量知识库内容无需重新训练发布，但会导致问答变慢，模型运行中时

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开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率，加速云端在线推理。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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？ 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队？ 训练作业一直在等待中（排队）？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ 更多 部署上线 ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 服务预测请求体大小限制是多少？

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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预训练任务 启动训练脚本 单机启动 以baichuan2-13b为例，单机训练启动样例命令如下，以自己实际为准。在/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。超参详解参考表1。 MODEL_TYPE=13B

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预训练任务 配置预训练脚本glm3_base.sh中的超参，并执行预训练任务。 Step1 配置预训练超参 预训练脚本glm3_base.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/glm3”目录下。训练前，可以根据实际需要修改

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预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。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。

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预训练任务 配置预训练脚本llama2.sh中的超参，并执行预训练任务。 这里以Llama2-70B 8机64卡训练为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Step1 配置预训练超参 预训练脚本llama2.

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