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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。
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
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
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。
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
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。
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.
之前都是学习和使用ModelArts，对AutoML和昇腾AI不了解，通过这次活动，学习完《7天玩转网络AutoML》，并完成上机指导。不过在做第四课实验因为我使用谷歌中间带e的双核浏览器无法打开报错显示403，测试新手入门NAIE训练平台的第23个问题的解决方法，还是无法解决。
⭐知乎建立了AI训练平台，实现了0代码的数据处理、训练、评估和上线，显著提高了应用速度和易用性，降低了研发成本；⭐知乎基于华为云昇腾AI云服务提供的弹性扩展的AI算力，实现了异构算力管理和调度，满足了大模型的训练要求；⭐通过AI技术，知乎提升了搜索和推荐的质量，例如通过自然语言处理
章/节 时长（分钟） 学习目标 AutoML背景及技术介绍 12 了解AutoML背景和主要技术 NAIE训练平台 AutoML 架构、关键特性及使用 15 了解NAIE平台AutoML架构、关键特性和使用详解 AutoML在硬盘故障检测上的应用 20 了解硬盘故障检测的业务场景
AI 训练平台 新版发布 | Cloudpods v3.10.2 正式发布 云联壹云融合云管理平台的 10 大应用场景
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构筑业界最强AI训练平台，打造“强劲、高效、简单”的数据中心解决方案。
代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。
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