“训练设置”对话框中，选择训练使用的“计算规格”，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”开始模型训练。 预测分析类型的自动学习，只支持使用“自动学习专用实例CPU（8U）”训练模型。 训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 图1

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8 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则强制退出。为防止训练中退出，建议使用较大值。输入范围为6~6000。适当延长训练时间，500条文本的训练集建议选择运行120分钟以上。 60 训练偏好 performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小

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评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 图像分类

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精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间。 60 训练偏好 performan

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题： GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.904）

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训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题： 自动驾驶云服务全流程开发

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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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用。在“模型训练”和“部署上线”阶段，提供了免费的资源规格，您可使用免费规格，体验自动学习项目的功能。 图2 自动学习免费规格（训练） 图3 自动学习免费规格（部署上线） 训练管理 在创建训练作业时，提供了免费的资源规格，您可使用免费规格，完成模型训练。 图4 训练作业免费规格 部署上线

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本机网络提供传输效率，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

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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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图1 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

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选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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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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确定”，开始模型训练。 在“自动学习>模型训练”页面，等待训练结束。当训练状态变为“已完成”时，表示训练结束，您可以在当前页面查看训练详情。 如果训练结果满意，可执行下一步部署上线，如果不满意，建议您优化数据及其标注信息，然后再启动一次训练。 参考部署上线，将训练所得的模型部署为在线服务。

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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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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例，如果填为0，则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，我们会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决

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