在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “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。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

查看更多 →

使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐

查看更多 →

打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度，实现

查看更多 →

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。

查看更多 →

在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

查看更多 →

于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。

查看更多 →

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

查看更多 →

bf16: true fp16，配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据集 是，参考准备数据（可选）后，填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径，参考表1dataset_dir行，如demo.json数据集前缀则为demo dataset: demo dataset_dir:

查看更多 →

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

查看更多 →

训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业

查看更多 →

文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

查看更多 →

可信分布式身份服务(Trusted Decentralized Identity Service，简称TDIS)是一种基于 区块链 的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。 产品介绍 图说TDIS 立即使用 成长地图

查看更多 →

外，Volcano在原生Kubernetes能力基础上对计算任务的批量创建及生命周期管理、fair-share、binpack调度等方面做了增强。Volcano充分解决了上文提到的Kubeflow分布式训练面临的问题。 Volcano更多信息请参见：https://github.

查看更多 →

在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 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

查看更多 →

(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.2.89 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10

查看更多 →

训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS Turbo，训练过程中写入到SFS Turbo的Checkpoint数据异步导出到OBS，均不占用训练任务时长。 SFS Turbo和OBS存储服务之间数据直接导入导出，无需部署外部数据拷贝机器及工具。 4 冷热数据自动流动，降低存储成本 SFS Turbo

查看更多 →

智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

查看更多 →

Standard开发环境 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Standard的Notebook进行云端数据调试及模型开发。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts

查看更多 →

：插件管理，可以搜索需要的插件并安装，也可以对已安装的插件进行管理，比如卸载、停用等。 ：训练任务列表展示，展开训练任务可查看任务下的文件、日志等。 4 代码编辑区。当前联邦学习工程的主算法文件可直接用于训练任务的训练，无需进行导入数据，及加入训练时的数据集配置操作。如果需要定制，可自行修改代码。 5 面板区

查看更多 →

于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。

查看更多 →

于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。

查看更多 →