AI Gallery支持将模型进行微调，训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最优的，因此需要进行微调。

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MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题： 训练作业

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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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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。

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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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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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如何在训练中加载部分训练好的参数？ 在训练作业时，需要从预训练的模型中加载部分参数，初始化当前模型。请您通过如下方式加载： 通过如下代码，您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags

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准备AscendSpeed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Alpaca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。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

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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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ransformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gall

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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MA_SKIP_IMAGE_DETECT ModelArts预检是否开启。默认为1，1表示开启预检，0表示关闭预检。 推荐开启预检，预检可提前发现节点故障、驱动故障。 “1” 父主题： 完成一次训练

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Snt9B如何快速使用Container-NPU模式 关闭和开启RoCE网卡网口 NPU Snt9B 裸金属服务器 算力查询 NPU Snt9B裸金属 服务器 docker网络配置方案 NPU Snt9B裸金属服务器多机批量执行命令 NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

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关的数据集上训练模型来完成。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。操作本步骤前请确保以下两点： 已订购大模型微调-SFT局部调优资源，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已创建同时满足用途为“模型训练”、任务领域为

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准备AscendSpeed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Alpaca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。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。

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元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

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