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创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts S
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架，并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化，可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型，AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
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