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表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 train-iters 10 非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_IT
开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断
部署进度，当状态是deploying时，返回。 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。 is_shared Boolean 是否是订阅的服务。 shared_count Number 订阅的服务数。
请谨慎配置。 （可选） 配置CES云监控和SMN消息通知使用权限。ModelArts推理部署的在线服务详情页面内有调用次数详情，单击可查看该在线服务的调用次数随时间详细分布的情况。如果想进一步通过CES云监控查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，需要给子账号授予CES权限。
表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 train-iters 10 非必填。表示训练step迭代次数。默认值为10 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_I
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。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 SAVE_TOTAL_LIMIT 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。 父主题： 续费
参数类型 描述 code 否 String 计费码。 period 否 String 计费时期。 queries_limit 否 Long 查询次数。 price 否 Float 价格。 响应参数 状态码：201 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status String
服务分钟调用量，这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。
记录训练作业创建时间。 “运行时长” 记录训练作业运行时长，是训练作业全生命周期中多次的k8s资源运行的时长总和。 “重启次数” 记录训练过程中时如果出现故障，作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标，更新训练作业的描述。
部署进度，当状态是deploying时，返回。 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。 is_shared Boolean 是否是订阅的服务。 shared_count Number 订阅的服务数。
提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine Tune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，在数据量不是很大的情况下，Fine Tune会是一个比较好的选择。
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。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 save-total-limit 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1
每次检查的超时时间，填写0-2147483647之间的整数，单位为秒。 最大失败次数：填写1-2147483647之间的整数。在服务启动阶段，当健康检查请求连续失败达到所填次数后，服务会进入异常状态；在服务运行阶段，当健康检查请求连续失败达到所填次数后，服务会进入告警状态。 说明： 当模型配置了健康检查，
推理请求的访问地址，当infer_type为real-time时会返回此值 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。 is_shared Boolean 是否是订阅的服务。 shared_count Number 订阅的服务数。
表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 train-iters 10 非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_IT
每次检查的超时时间，填写0-2147483647之间的整数，单位为秒。 最大失败次数：填写1-2147483647之间的整数。在服务启动阶段，当健康检查请求连续失败达到所填次数后，服务会进入异常状态；在服务运行阶段，当健康检查请求连续失败达到所填次数后，服务会进入告警状态。 说明： 使用Custom引擎时
“历史更新记录”：展示历史模型相关信息。 监控信息 展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”：包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”：当前模型的调用次数，从模型状态为“已就绪”后开始统计。（websocket服务不显示） 事件 展
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
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