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当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
创建表格数据集后，在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation：版本发布目录，每次发布版本，会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data：数据存放目录，导入的数据会放在此目录。 logs：日志存放目录。 temp：临时工作目录。
{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220906 PyPI 程序包 Yum 软件包 tensorflow 1.15.0
其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
-t / --target String 否 表示构建生成的tar包保存在本地的路径，默认是当前文件夹目录。
estimator.fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis") 参数解释： inputs：可选参数，一个list，每个元素都是步骤2中生成的实例； job_name：可选参数，训练任务名，便于区分和记忆。
pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下： 图2 测试音频识别结果 步骤九：在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径 --input_file aishell.scp 执行完生成推理结果文件
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。
训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。
command="fake_command", # 执行的脚本命令 engine=wf.steps.JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
“/test”是自定义的服务器的缓存目录，token是系统自动生成的文件夹。 /test/token 登出Gallery CLI配置工具 上传或下载AI Gallery仓库的资产完成后，登出Gallery CLI清理缓存。
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
# run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境 conda create --name pytorch --clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成
当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。
仅限部分预置算法使用，会自动生成，仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy Float 训练作业模型总准确率。
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