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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。
“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。 “语种”指文本数据的语言种类。 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
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。
模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目，提供如下功能： 创建项目 使用模板快速创建项目，模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页
模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练
当您使用自定义脚本创建算法的时候，如果您的模型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装python依赖包请参考模型中引用依赖包时，如何创建训练作业？ 安装C++的依赖库请参考如何安装C++的依赖库？ 在预训练模型中加载参数请参考如何在训练中加载部分训练好的参数？
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 解决方案字段
打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。
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
模型训练 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
准备训练代码 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。
输入租户名和密码，单击“登录”，进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”，进入服务订购界面。 区域：为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。
异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异常检测模型训练”代码框左侧的图标。等待模型训练完成。 可以通过屏幕打印信息，查看模型训练过程。屏幕会依次打印400个Epochs的模型训练评估结果。 父主题： 多层嵌套异常检测学件
"1.0" } 转换功能的实现，可参考从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）中所述的Ascend训练脚本的启动脚本。 训练作业在容器中的挂载点说明 使用自定义镜像训练模型时，训练作业在容器中的挂载点参考如表2所示。 表2 训练作业挂载点介绍 挂载点 是否只读
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-
模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口
可调整此区域的参数设置，重新选择使用的模型，或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中
并定期修改密码。 单击“登录”，进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”，进入模型训练服务页面。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型
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