训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 用户登录进入计算节点页面。

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海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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如何删除模型工程 进入项目后，切换到软件建模工具首页中，在对应的工程操作栏下单击“删除”，即可将工程删除。 父主题： 工程管理

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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“中文”。然后单击“确实”，完成模型工程的创建。 表1 模型工程基本信息参数表 项目信息 说明 所属项目 必填。默认归属当前有配置权限的项目下创建工程。 名称 必填。模型工程名称，最多128位，只能包含中英文、数字、下划线、中划线和空格。 元模型 必填。选择建模类型，包括：“UML”或者“4+1

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创建工厂模型 本示例通过使用数字化制造基础服务（MBM Space）的制造数据模型管理功能，带您快速创建一个简易版标准化的工厂模型。 通过创建工厂模型，您可以初步了解MBM Space的基本概念并体验制造数据模型管理的功能。关于制造数据模型管理的介绍请参见产品功能。 场景说明 本

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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创建模型包 “新建模型包”适用于多模型打包场景，用户可以将多个归档的模型合打成一个模型包。或者当用户需要引入外部模型文件时，可以使用“新建模型包”创建一个模型包模板，创建后可对空模型包进行编辑操作，按照需求添加文件。 支持对Jupyterlab环境中归档的模型包进行新建模型包操作。

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如何创建自定义视图和模型 工具支持用户根据业务需要在“工程设置>视图”中新增自定义类型的视图和模型。 单击上图位置中的“新增”按钮，输入新建视图类型的名称，单击“确定”。 单击新视图类型后面的“+”按钮，弹出“创建模型”窗口，输入新模型的名称。 单击确定后，会弹出关联工具箱的提示，单击“确定”。

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功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改 问答机器人 规格 父主题： 智能问答机器人

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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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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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创建模型实例 根据技能的模型，创建一个模型实例。HiLens Kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。 当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。 当前支持创建普通模型和加密模型 接口调用 hilens.Model(filepath)

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创建实体元模型 手动创建实体元模型 应用元模型支持用户通过信息架构图进行应用元模型实例管理，单击实体节点，可对实体进行创建模型实例操作。 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新”对话框，单击“体验新版”，选择“模型目录”。

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在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 模型地图”，单击页面右上角的“模型主题”按钮，单击“创建模型主题”。 在模型主题设计页面配置配置基本信息，完成后单击“保存”。 表1 基本信息配置 参数 参数说明 模型主题名称 自定义模型主题名称。 是否上架 选择此模型主题是否上架，即在模型地图页面中的模型主题市场模块展示。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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