均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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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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python包中LightGBM回归的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象，通常为分词算子的输出，可参考分词算子的使用。 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1

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采用随机森林回归算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model

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采用决策树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集。 如果没有pipeline_model和decision_tree_classify_model参数，表示直接根据数据集训练决策树分类算法得到特征重要性 pipeline_model

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采用随机森林分类算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根据数据集训练随机森林分类模型得到特征重要性 pipeline_model

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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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采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练决策树回归算法得到特征重要性 pipeline_model

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在弹出的界面，继续配置联邦训练作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个作业必须要选两个及两个以上的数据集才能做训练。 表1 作业参数说明 参数名

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读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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command line flag 'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_argument('--init_method'

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size。 max_steps 训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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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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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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进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中，单击“创建项目”，进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面，计费模式默认“按需计费”，填写“名称”并选择“训练数据”的存储路径，训练数据路径选择已创建的OBS桶及文件夹，需指定至数据文件。 表1 参数说明 参数

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