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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
动后要怎么连接？ 可以在本地的ssh config文件中对这个Notebook配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”，如下参考所示： Host roma-local-cpu HostName
一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码，所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录，防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候，有足够大的内存（8G以上）以及足够大的硬盘（100G以上）。 docker和linux的文件交互命令如下：
已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传，总大小不超过5GB。
在模型训练过程中，有很多超参需要根据任务进行调整，比如learning_rate、weight_decay等，这一工作往往需要一个有经验的算法工程师花费一定精力和大量时间进行手动调优。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。
数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值）
“部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布” 当选择的模型有多个版本时，您可以添加多个模型版本，并配置其分流占比，完成多版本和灵活流量策略的灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。 说明：
多机场景下（即选择的实例数大于1），ModelArts会优先在相同节点上启动一个parameter server（以下简称ps）和一个worker，平台会自动一比一分配ps与worker任务。例如，双机场景会分配2个ps和2个worker任务，并为启动文件额外注入如下参数。 --task_index <VC_TASK_INDEX>
说明。 使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 已完成模型开发和训练，使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本，详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。 确
fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加
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