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全链条闭环平台，打造一站式解决方案，打通数据、算法、训练、评估、部署全过程，推动AI能力高效迭代，助力业务价值创新。
p1\data 设置训练启动路径：p1\code\train.py 设置预训练路径：p1\pretrain\ 设置模型输出路径：p1\output 设置日志输出路径：p1\log 设置显卡：Ascend910 ModelArts平台训练流程分析 通过观察训练日志
遇见你，遇见未来 华为云 | +智能，见未来 项目实习生 AI建模与训练平台 AI建模与训练平台 领域方向：人工智能 工作地点： 杭州 AI建模与训练平台 人工智能 杭州 项目简介 随着人工智能技术的发展，越来越多的行业开始使用人工智能做智能化转型。
支持单作业万亿参数、百PB级数据超大规模训练 稳定可靠 支持故障容错，训练作业故障自动恢复，作业失败率低于0.5%，万亿参数模型训练30天不中断 架构全览带您深入了解ModelArts AI开发平台ModelArts 构筑全栈全生命周期的模型开发工具链，通过全面的AI工具和服务，
了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
平台开发支持服务 提供ModelArts SDK/API的使用支持及Demo展示；提供ModelArts开发环境搭建指导及训练、推理过程指导 AI平台场景化建模开发服务 针对客户业务场景，提供建模咨询服务，帮助客户构建场景化模型，并提供场景化调优服务 AI平台场景化建模调优服务 针对用户已有模型提供模型优化
项目需求 如下图所示，图片内容是吊牌分为吊牌，是水洗标分为水洗，不包含这两项标为其他 从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片 把混在一起的图片进行分类挑出 实现方案：使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法，训练模型并调用训练后的模型api，对本地图像进行分类操作 图像数据
NAIE平台在比赛期间提供免费的资源，比赛结束之后如果需要继续使用平台的话会计费，所以比赛结束之后需要停止运行中的任务，包括：训练任务、特征工程、WebIDE、Notebook。
AI平台安装部署 ai安装包解压 将获取到的pie-engine-ai安装包复制到 Linux 操作系统计算机的某个目录下，例如 /home/PieEngine/下，执行以下命令进入该目录： cd /home/PieEngine/ 执行如下命令进行解压。
基于客户业务场景的需求分析，提供AI平台的规划设计可行性分析服务，包含ModelArts的训练或推理方案咨询 AI平台场景化建模方案规划服务 基于客户业务场景的需求分析，提供AI平台的场景化建模可行性分析服务 服务流程 提交服务申请 场景调研 方案设计 服务实施 服务验收 相关服务推荐
AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台，结合业务场景，提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施
对华为NAIE训练平台现有任务机制进行拓展，任务可使用Master-Worker机制，即原来的任务变成Master控制消息分发，在其命名空间下创建N个子任务，循环处理数据2.
AI平台咨询与规划服务 基于华为云AI平台，结合客户业务场景，提供AI平台规划设计可行性分析和场景化建模可行性分析服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划
例如，电商平台通过将用户行为数据标注工具与推荐模型训练平台集成，能够实时根据用户的浏览和购买行为更新推荐模型，为用户提供更个性化的商品推荐，提升用户体验和购买转化率。 数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成是人工智能发展的必然趋势。
训练管理 训练作业 资源和引擎规格接口
什么是AI平台开发与实施服务？ 华为云帮助企业快速集成ModelArts平台能力到业务应用，能够针对客户的业务场景为企业提供场景化建模咨询及模型构建服务，以及针对上线后的模型提供训练及调优服务。 父主题： 关于服务咨询
课程内容： 讲解 AutoML 的框架及在硬盘故障检测上的应用 培训目标： 掌握NAIE训练平台AutoML的使用技巧，能够在硬盘故障检测场景上进行实战
训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
AI平台开发与实施服务优势？ 优势项 优势介绍 丰富的行业经验 团队基于大量的行业交付经验，具备各种复杂业务场景的经验和能力，能给予客户更好地提供场景化建模分析和设计服务。 高效的研发力量 拥有丰富经验且高效的研发团队，能够快速的帮助客户进行场景化建模方案分析和设计。
开发者使用NAIE训练平台开发AI模型。以核心网异常检测为例，通过本地导入核心网KPI数据源，基于核心网KPI的样例数据，使用ARIMA算法，训练核心网KPI异常检测模型，结合大数据及AI建立KPI异常智能监控，及时预测以及发现异常KPI。
开发者使用NAIE训练平台开发AI模型。以核心网异常检测为例，通过本地导入核心网KPI数据源，基于核心网KPI的样例数据，使用ARIMA算法，训练核心网KPI异常检测模型，结合大数据及AI建立KPI异常智能监控，及时预测以及发现异常KPI。
《用户指南》 本文档包含了使用NAIE训练平台前的准备工作和如何使用NAIE训练平台导入数据、特征操作、模型训练、模型打包与模型验证的操作指导。
查询训练作业的运行指标 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式一：根据指定的job_id查询。
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以硬盘故障预测的模型训练为例，介绍SoftCOM AI训练平台使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉SoftCOM AI训练平台。
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