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全鏈條閉環(huán)平臺，打造一站式解決方案，打通數(shù)據(jù)、算法、訓練、評估、部署全過程，推動AI能力高效迭代，助力業(yè)務價值創(chuàng)新。商品規(guī)格： 1、訓練和推理服務授權包含：數(shù)據(jù)集管理（樣本采集、樣本標注）、模型管理（模型的訓練、模型的精度驗證）、算法管理（算法的應用服務）報表管理（數(shù)據(jù)集統(tǒng)計、模
全鏈條閉環(huán)平臺，打造一站式解決方案，打通數(shù)據(jù)、算法、訓練、評估、部署全過程，推動AI能力高效迭代，助力業(yè)務價值創(chuàng)新。商品規(guī)格： 1、訓練和推理服務授權包含：數(shù)據(jù)集管理（樣本采集、樣本標注）、模型管理（模型的訓練、模型的精度驗證）、算法管理（算法的應用服務）報表管理（數(shù)據(jù)集統(tǒng)計、模
項目實習生 AI建模與訓練平臺 AI建模與訓練平臺 領域方向：人工智能 工作地點： 杭州 AI建模與訓練平臺 人工智能 杭州 項目簡介 隨著人工智能技術的發(fā)展，越來越多的行業(yè)開始使用人工智能做智能化轉(zhuǎn)型。本項目旨在開發(fā)一套端到端的人工智能模型開發(fā)平臺。 崗位職責 從事AI工程化和AI平臺的開發(fā)。
ModelArts線上訓練得到的模型是否支持離線部署在本地？ 通過ModelArts預置算法訓練得到的模型是保存在OBS桶里的，模型支持下載到本地。 在訓練作業(yè)列表找到需要下載模型的訓練作業(yè)，單擊名稱進入詳情頁，獲取訓練輸出路徑。 圖1 獲取訓練輸出位置 單擊“輸出路徑”，跳轉(zhuǎn)至OBS對象路徑，下載訓練得到的模型。
創(chuàng)建訓練作業(yè) 功能介紹 創(chuàng)建訓練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺上啟動新的訓練任務。 該接口適用于以下場景：當用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進行機器學習訓練時，可以通過此接口創(chuàng)建并配置訓練作業(yè)。使用該接口的前提條件是用戶已上傳數(shù)據(jù)集和模型代碼至ModelArts平臺，并具
訓練管理 訓練作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口
AI平臺安裝部署 ai安裝包解壓 將獲取到的pie-engine-ai安裝包復制到 Linux 操作系統(tǒng)計算機的某個目錄下，例如 /home/PieEngine/下，執(zhí)行以下命令進入該目錄： cd /home/PieEngine/ 執(zhí)行如下命令進行解壓。
應用、在線服務接口，實現(xiàn)在AI開發(fā)平臺ModelArts上快速部署推理服務 使用AI開發(fā)平臺ModelArts，創(chuàng)建AI應用，部署在線服務、用于獲取推理結(jié)果 在統(tǒng)一身份認證服務 IAM上創(chuàng)建一個委托，用于授權FunctionGraph獲取IAM用戶Token，訪問ModelArts
訓練管理（舊版） 訓練作業(yè) 訓練作業(yè)參數(shù)配置 可視化作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口 作業(yè)狀態(tài)參考 父主題： 歷史API
描述 metadata TrainingExperimentResponseMetadata object 訓練實驗數(shù)據(jù)。 statistic TrainingExperimentStatistic object 訓練實驗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 表5 TrainingExperimentResponseMetadata
搭建一個旅游小助手Agent AI原生應用引擎是企業(yè)專屬的一站式大模型開發(fā)及應用構(gòu)建平臺，無論是研發(fā)技術人員還是業(yè)務人員，都可通過簡易的界面化操作快速搭建Agent。 本文以創(chuàng)建“旅游小助手”為例介紹如何在AI原生應用平臺創(chuàng)建Agent。
Object 會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 get_job_log請求參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
獲取訓練作業(yè)支持的AI預置框架 功能介紹 獲取訓練作業(yè)支持的AI預置框架。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動認證鑒權。API Explorer可以自動生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。 URI GET /v2/{project_id}/
訓練作業(yè) 創(chuàng)建訓練作業(yè) 查詢訓練作業(yè)列表 查詢訓練作業(yè)版本詳情 刪除訓練作業(yè)版本 查詢訓練作業(yè)版本列表 創(chuàng)建訓練作業(yè)版本 停止訓練作業(yè)版本 更新訓練作業(yè)描述 刪除訓練作業(yè) 獲取訓練作業(yè)日志的文件名 查詢預置算法 查詢訓練作業(yè)日志 父主題： 訓練管理（舊版）
String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 表2 返回參數(shù)說明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓練作業(yè)類型。默認使用job。 枚舉值： job：訓練作業(yè) hetero_job：異構(gòu)作業(yè)
訓練中途卡死 問題現(xiàn)象1 檢測每個節(jié)點日志是否有報錯信息，某個節(jié)點報錯但作業(yè)未退出導致整個訓練作業(yè)卡死。 解決方案1 查看報錯原因，解決報錯。 問題現(xiàn)象2 作業(yè)卡在sync-batch-norm中或者訓練速度變慢。pytorch如果開了sync-batch-norm，多機會慢，因
訓練前卡死 作業(yè)為多節(jié)點訓練，且還未開始訓練時發(fā)生卡死，可以在代碼中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 問題現(xiàn)象1 日志中還未出現(xiàn)NCCL DEBUG信息時已卡死。 解決方案1 檢查代碼，檢查是否有參數(shù)中未傳入“
保障用戶訓練作業(yè)的長穩(wěn)運行 提供訓練作業(yè)斷點續(xù)訓與增量訓練能力，即使訓練因某些原因中斷，也可以基于checkpoint接續(xù)訓練，保障需要長時間訓練的模型的穩(wěn)定性和可靠性，避免重新開始訓練耗費的時間與計算成本 支持訓練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)掛載，訓練作業(yè)產(chǎn)生的
共同打造商業(yè)成功。 本次AI高級訓練營圍繞華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts以及端云協(xié)同多模態(tài)AI開發(fā)應用平臺HiLens開展了理論與實戰(zhàn)課程，助力人工智能開發(fā)企業(yè)降低開發(fā)AI開發(fā)門檻，加速AI技術落地，讓企業(yè)級AI開發(fā)不再困難。 華為云AI解決方案架構(gòu)師鞠一鳴從產(chǎn)品概
A/training/，訓練代碼會被自動下載至${MA_JOB_DIR}/training/。 假設訓練代碼的OBS目錄為obs://bucket-A/XXX/{training-project}/，“{training-project}”是存放訓練代碼的文件夾名稱。訓練時會自動
公共資源池存在）。 main_container_allocated_resources MainContainerAllocatedResources object 參數(shù)解釋：訓練作業(yè)訓練容器實際到手的資源規(guī)格。 表43 FlavorDetail 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 flavor_type
會話對象，初始化方法請參考Session鑒權。 job_id 是 String 訓練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓練作業(yè)生成的訓練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓練作業(yè)列表的響應中獲得。 無成功響應參數(shù)。 表2 調(diào)用訓練接口失敗響應參數(shù) 參數(shù) 類型 描述 error_msg
公共資源池存在）。 main_container_allocated_resources MainContainerAllocatedResources object 參數(shù)解釋：訓練作業(yè)訓練容器實際到手的資源規(guī)格。 表44 FlavorDetail 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 flavor_type
刪除訓練作業(yè) 功能介紹 刪除訓練作業(yè)接口用于從ModelArts平臺上移除已創(chuàng)建的訓練作業(yè)。 該接口適用于以下場景：當用戶需要清理已完成或不再需要的訓練作業(yè)時，可以通過此接口刪除指定的訓練作業(yè)。使用該接口的前提條件是訓練作業(yè)已存在且用戶具有刪除訓練作業(yè)的權限。刪除操作完成后，訓練作
