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如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id？ 调用API接口使用“我的订阅”方式创建训练作业时，请求参数需要填写算法的订阅id（algorithm.subscription_id）和版本id（algorithm.item_version_id）。可调用如下接口获取相关信息，如下以北京四为例：
偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐。 父主题： 精度对齐
登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线
登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服
管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。 请注意，数据处理任务删除后不可恢复，请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业，您可以单击操作列的“删除”，删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W
调用API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候，会先执行“50steps” 4次，然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习率训练几个epoch（warmup），由于网络的参数是随机初始化的，如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题，这是使用warm
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员，当其信息发生变化时，可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域，选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列，单击“修改”。在弹出的对话框中，修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改，如果需要修改邮箱地址，建议先删除此成员，然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
模型发布任务提交失败和模型发布失败问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取模型ID。 进入“模型管理”页面，在模型管理页面找到自动学习任务中自动创建的模型，自动学习产生的模型都是
服务管理权限 表1 服务管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 部署模型服务 POST /v1/{project_id}/services modelarts:service:create - √ √ 查询模型服务列表 GET /v1/
止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow：停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和
下线区域：华为云全部Region 下线影响 正式下线后，所有用户将无法使用自动学习模块创建项目，但仍可在Workflow模块查看、使用历史创建的自动学习作业。 如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（+86-4000-955-988或+86-950808）与我们联系。 父主题： 下线公告
Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新
算子，其在CPU和Ascend上的实现方法存在差异（硬件结构不同），后者在运算此类算子时涉及到数组的重排，性能较差； 模型的部分算子在昇腾上不支持，或者存在Transpose操作，会导致模型切分为多个子图，整体的推理耗时随着子图数量的增多而增长； 模型没有真正的调用昇腾后端，而是
一个自由灵活的AI应用创建方式，您可以基于AI Gallery上提供的基础能力，发挥您的创造力，通过自定义代码的形式，自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值
填入绑定给该在线服务的APP的AppCode。 APP签名认证需要在header的X-Sdk-Date和Authorization字段中填入通过sdk或者工具使用该在线服务绑定的APP的AppKey和AppSecret所生产的这两个字段的值，以完成对该请求的签名认证。具体指导参见链接：访问在线服务（APP认证）。
具体逻辑模型请参考PyTorch自动迁移。 在PyTorch模型迁移后进行训练的过程中，CPU只负责算子的下发，而NPU负责算子的执行，算子下发和执行异步发生，性能瓶颈在此过程中体现。在PyTorch的动态图机制下，算子被CPU逐个下发到NPU上执行。一方面，理想情况下CPU侧算
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。
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