中软国际数据治理专业服务解决方案实践

群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主

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乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）

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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，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用文本分类工作流”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，勾选模型训练所使用的“预训

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执行训练任务 步骤一 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、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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执行训练任务 步骤一 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、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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一站式IDE模型训练环境。 模型训练提供如下功能： 新建模型训练工程：支持用户在线编辑并调试代码，基于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练，输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，

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单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“可以进入到样本清单明细页面，查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。

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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据集上进行评估，评估结果更好的模型参数将会保留。 提取降维之后数据：完成模型训练后，生成降维后的结果数据。

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本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。

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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

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“多语种文本分类工作流”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，勾选模型训练所使用的“预

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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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Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-L

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时，训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。 准备训练框架（即训练镜像）

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通过本方案实现的业务效果 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

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ModelArts自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 对于使用公共资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的

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提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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