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在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源（OBS和SWR） 配置权限 创建专属资源池（不需要打通VPC） 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
ma-cli ma-job训练作业支持的命令 使用ma-cli ma-job命令可以提交训练作业，查询训练作业日志、事件、使用的AI引擎、资源规格及停止训练作业等。 $ ma-cli ma-job -h Usage: ma-cli ma-job [OPTIONS] COMMAND
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
启动智能任务 功能介绍 启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的
创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时，模型文件包需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
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