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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
“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。 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”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。
TestPlan测试用例 CodeArts TestPlan生成测试用例方式介绍 通过思维导图创建测试用例 创建手工测试用例 创建接口自动化测试用例 创建CodeArts TestPlan性能自动化测试用例 创建CodeArts TestPlan自定义自动化测试用例 通过CodeArts
测试算子功能 当算子功能代码开发完毕后，可以在DWR工作流中使用或进行上线前的测试。本节主要介绍如何使用DWR的自定义工作流来测试算子的功能。 测试算子功能 登录DWR控制台， 在工作流页面点击“创建工作流”进入工作流编排界面。 将左侧“自定义”算子拖拽至编排区域。 鼠标单击各流
时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数 训练的轮数，每一轮训练结束都会对各方训练出的权重进行一次安全聚合。
学习率过低，会导致损失下降非常缓慢，训练过程耗时较长，模型可能陷入局部最优等问题。 科学计算大模型的学习率调优策略如下： 学习率太小时，损失曲线几乎是一条水平线，下降非常缓慢，此时可以增大学习率，使用学习率预热（Warm-up）的方法，在训练初期逐步增加学习率，避免初始阶段学习率过小。 学习率太大时，损
用例总体规范 测试用例是为特定目的而设计的一组测试输入、执行条件和预期结果。设计测试用例不能只凭借一些主观或直观的想法，应该要以成熟的测试规范为指导，设计出风格一致、用词一致、精确、简洁、易懂、易确认的测试用例，减少测试用例理解偏差及用例管理成本，提升测试效率及质量；测试用例之间也需保持相互独立，不要依赖其他用例。
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 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。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 project_id 是 String
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
描述 content 是 String 测试事件content，为json字符串的base64编码 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 测试事件ID。 name String 测试事件名称。 状态码： 400 表5 响应Body参数
模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
很多自动化测试只是测试的执行部分，例如把一些测试执行的人工测试手段做成自动化测试。但是测试自动化不仅仅是只是执行，还包括了从环境的获取到生成测试数据、执行自动化测试，最终生成结果。如果有问题，会自动推送给相关的人，对应的组织解决。自动生成测试报告，测试人员直接拿到测试结果。
创建工程 创建训练工程是从创建模型训练工程、编辑模型训练代码到调试模型训练代码的端到端的代码开发过程。 创建模型训练工程：创建模型训练代码编辑和调试的环境。 编辑模型训练代码：在线编辑模型训练代码。 调试模型训练代码：在线调试编辑好的模型训练代码。 创建训练工程步骤如下。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。
Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。 FINISHED表示训练成功。 FAILED表示训练失败。
发布测试 当您配置好对话流程后，需要训练发布才能在对话体验中生效。 单击页面上方导航栏中“发布测试”，进入“发布测试”页面。 单击“训练模型”，弹出“训练模型”对话框。 如果对话流程检测后有严重错误未修改，会提示先去修改再进行训练。 图1 训练模型 勾选“用户常用问法”，设置技能阈值、描述信息。
TestPlan中关键字库的介绍 将测试步骤保存为CodeArts TestPlan接口脚本关键字 将测试步骤保存为CodeArts TestPlan组合脚本关键字 创建CodeArts TestPlan自定义关键字 刷新CodeArts TestPlan关键字 父主题： 创建接口自动化测试用例
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