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快速生成票据证件类数据，单核CPU生成带标注数据每小时8万张，可模拟各类真实场景效果，内置上千万条语料，轻松获得百万张模型训练数据 灵活度高！数十种参数和灵活的阈值调配,数据真！可模拟多种真实场景效果，内置上千万条语料,速度快！单核CPU每小时可生成80000张票证，自带标注信息
训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标
查询训练作业日志 功能介绍 按行来查询训练作业日志详细信息。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/aom-log 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这
引言 随着深度学习技术的快速发展，模型的跨平台移植与部署变得越来越重要。无论是将模型从开发环境移植到生产环境，还是在不同的硬件平台上运行，跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。 所需工具
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值： job 训练作业。 metadata JobMetadata
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
见容器环境搭建。 训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据，应该确保在GPU环境中能够运行，并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。此处假设用户使用基于PyTorch的训练代码进行迁移。其他的
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mo
名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。
创建训练作业标签 功能介绍 创建训练作业标签，支持批量添加，当添加的标签key已存在，则覆盖该标签的value。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST
机器学习中的一个庞大分支就是神经网络，严格来说深度学习属于机器学习的一个类别，但是随着近年来深度神经网络的发展，特别是深度学习应用范围的不断扩展，深度学习已经成为机器学习领域的一个重要部分。机器学习（Machine Learning）是关于计算机系统使用的算法和统计模型的科学研究
job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称 status Int 训练作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。 create_time Long 训练作业的创建时间，时间戳格式。 version_id Long 训练作业的版本ID。
在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。
C#、android等。 支持框架：Maven、Gradle、Ant、Npm、Msbuild、Cmake等。 快速 利用云端构建海量构建资源，采用多样化的云端构建加速手段，实现本地构建无法企及的构建速度。 云上弹性资源，任务并行执行。 全局和租户两级缓存。 专线网络，传输更快。 易扩展
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