物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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“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。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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表1 训练设置参数说明 参数 说明 默认值 数据集版本名称 此版本即数据管理中发布数据集时设置的版本。自动学习项目中，启动训练作业时，会基于前面的数据标注，将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号，您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出 最大训练时长（分钟） 设置最大

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理、权限集管理、账号分配管理、用户管理等操作。 API文档 创建用户 创建用户组 添加系统身份策略 添加自定义身份策略 绑定用户和组 02 入门 带您快速上手使用IAM身份中心，了解IAM身份中心在典型场景下的操作方法。 入门指导 创建用户和权限集 账号关联用户和权限集 用户登录并访问资源

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String “代理id1.数据集名1.租户别名1,代理id2.数据集名2.租户别名2”格式的字符串 features 否 Array of DatasetFeatureEntity objects 所选数据集特征 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label

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“数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。

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基于算法套件SDK构建及可视化数据集 操作指导 03:03 基于算法套件构建及可视化数据集 基于算法套件SDK进行交互式推理 操作指导 03:27 基于算法套件SDK进行交互式推理 基于算法套件SDK进行训练 操作指导 02:18 基于算法套件SDK进行训练 为什么需要云上AI开发 视频介绍

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训练数据路径下的文件请不要随意修改。 说明： 每个训练数据OBS桶路径只能创建一个自动学习项目。如果需要对同一个数据集创建多个项目，则需要复制原OBS桶路径下数据到另一个OBS桶路径，然后再创建自动学习项目。 “描述” 对项目的简要描述。 单击“创建项目”，待页面提示“创建项目成功”完成创建，创建成功后页面

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ignored due to the use of a custom kernel" 数据集下载和预处理。 本实践中选择使用1GB 79K-record的JSON格式的OSCAR数据集。 下载数据集。 wget https://huggingface.co/bigscience/mi

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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“数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。

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“数据集来源” 可选择“新建数据集”或“已有数据集”。 “新建数据集”：需填写创建数据集所需的参数，包含“数据集名称”、“数据集输入位置”、“数据集输出位置”和“添加标签集”信息。 “已有数据集”：您可以从ModelArts数据管理中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。

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训练基础镜像列表 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。 训练基础镜像列表

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MIMO广播波束寻找最优Pattern组合，提升小区吞吐量。提供1个训练集，12维特征。 基站智能关断节能：基于准确的基站流量预测实施基站载频关断，降低基站能耗。提供2个训练集（性能，工参）， 41维特征。 固定接入训练数据集 提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。

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单击新增cell左侧的图标，加载两份higgs数据集分别作为训练集和测试集，如图3所示。 图3 加载训练集 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择“higgs”。 数据集实例：从下拉框中选择“higgs_train_10k”。

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删除一条训练模块故障排查，内容已过时。 增加训练模块故障排查。 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 2020-12-10 增加自动学习故障排除指导。 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 模型发布任务提交失败 模型发布失败 部署上线任务提交失败 部署上线失败

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可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”： 本地运行环境

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心 > SDK文档”查看。 当前算法已预置训练及测试数据，可使用默认值训练。 超参配置

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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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