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項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 AI建模與訓(xùn)練平臺 AI建模與訓(xùn)練平臺 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 杭州 AI建模與訓(xùn)練平臺 人工智能 杭州 項(xiàng)目簡介 隨著人工智能技術(shù)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(xiàng)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(zé) 從事AI工程化和AI平臺的開發(fā)。
訓(xùn)練管理 訓(xùn)練作業(yè) 資源和引擎規(guī)格接口
、加速、性能提升等服務(wù) 服務(wù)流程 提交服務(wù)申請 場景調(diào)研 方案設(shè)計(jì) 服務(wù)實(shí)施 服務(wù)驗(yàn)收 相關(guān)服務(wù)推薦 ModelArts開發(fā)支持服務(wù) 為客戶提供場景化AI建模服務(wù)與技術(shù)支持 了解詳情 高級人工智能模型需求分析與設(shè)計(jì) 為客戶提供人工智能模型配套的調(diào)研、設(shè)計(jì)及原型開發(fā)等專業(yè)服務(wù) 了解詳情
基于客戶業(yè)務(wù)場景的需求分析，提供AI平臺的規(guī)劃設(shè)計(jì)可行性分析服務(wù)，包含ModelArts的訓(xùn)練或推理方案咨詢 AI平臺場景化建模方案規(guī)劃服務(wù) 基于客戶業(yè)務(wù)場景的需求分析，提供AI平臺的場景化建?？尚行苑治龇?wù) 服務(wù)流程 提交服務(wù)申請 場景調(diào)研 方案設(shè)計(jì) 服務(wù)實(shí)施 服務(wù)驗(yàn)收 相關(guān)服務(wù)推薦
遇見你，遇見未來 華為云 | +智能，見未來 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 超大規(guī)模AI訓(xùn)練資源智能調(diào)度 超大規(guī)模AI訓(xùn)練資源智能調(diào)度 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 杭州 超大規(guī)模AI訓(xùn)練資源智能調(diào)度 人工智能 杭州 項(xiàng)目簡介 隨著人工智能訓(xùn)練平臺承載的負(fù)載數(shù)量和類型越來越多的情況下，人工智能平臺底層資源調(diào)度模式會(huì)有很大挑戰(zhàn)
本實(shí)驗(yàn)介紹如何使用自定義鏡像功能創(chuàng)建notebook、創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)以及部署API服務(wù)，通過自定義鏡像功能可靈活滿足開發(fā)者對于AI應(yīng)用開發(fā)環(huán)境的定制需求 了解詳情 搭建ModelArts開發(fā)環(huán)境 通過本實(shí)驗(yàn)掌握在ModerArts上創(chuàng)建Jupyter Notebook編程環(huán)境的操作
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 功能介紹 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺上啟動(dòng)新的訓(xùn)練任務(wù)。 該接口適用于以下場景：當(dāng)用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，可以通過此接口創(chuàng)建并配置訓(xùn)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
Object 會(huì)話對象，初始化方法請參考Session鑒權(quán)。 job_id 是 String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)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
訓(xùn)練管理（舊版） 訓(xùn)練作業(yè) 訓(xùn)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
服務(wù)公告 全部公告 > 產(chǎn)品公告 > 【AI開發(fā)平臺ModelArts】新增訓(xùn)練平臺故障檢測和快恢能力 【AI開發(fā)平臺ModelArts】新增訓(xùn)練平臺故障檢測和快恢能力 2025-09-12 尊敬的華為云客戶： 對ModelArts的訓(xùn)練作業(yè)可靠性增強(qiáng)，提升檢測、快恢、日志能力等能力
AI平臺咨詢與規(guī)劃服務(wù) 基于華為云AI平臺，結(jié)合客戶業(yè)務(wù)場景，提供AI平臺規(guī)劃設(shè)計(jì)可行性分析和場景化建模可行性分析服務(wù)。 工作說明書 常見問題 計(jì)費(fèi)說明 父主題： 咨詢與規(guī)劃
父主題： 人工智能
訓(xùn)練作業(yè) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 查詢訓(xùn)練作業(yè)列表 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本詳情 刪除訓(xùn)練作業(yè)版本 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本列表 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)版本 停止訓(xùn)練作業(yè)版本 更新訓(xùn)練作業(yè)描述 刪除訓(xùn)練作業(yè) 獲取訓(xùn)練作業(yè)日志的文件名 查詢預(yù)置算法 查詢訓(xùn)練作業(yè)日志 父主題： 訓(xùn)練管理（舊版）
獲取訓(xùn)練作業(yè)支持的AI預(yù)置框架 功能介紹 獲取訓(xùn)練作業(yè)支持的AI預(yù)置框架。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)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(xùn)練作業(yè) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 訓(xùn)練作業(yè)調(diào)測 查詢訓(xùn)練作業(yè)列表 查詢訓(xùn)練作業(yè)詳情 更新訓(xùn)練作業(yè)描述 刪除訓(xùn)練作業(yè) 終止訓(xùn)練作業(yè) 查詢訓(xùn)練日志 查詢訓(xùn)練作業(yè)的運(yùn)行指標(biāo) 父主題： 訓(xùn)練管理
LLM/AIGC/數(shù)字人基于Server適配NPU的訓(xùn)練推理指導(dǎo) ModelArts提供了豐富的關(guān)于Server使用NPU進(jìn)行訓(xùn)練推理的案例指導(dǎo)，涵蓋了LLM大語言模型、AIGC圖像等主流應(yīng)用場景。您可查看詳細(xì)指導(dǎo)。
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 示例代碼 在ModelArts notebook平臺，Session鑒權(quán)無需輸入鑒權(quán)參數(shù)。其它平臺的Session鑒權(quán)請參見Session鑒權(quán)。 ModelArts SDK不支持通過在AI Gallery中訂閱的算法創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 示例一：提交常用框架訓(xùn)練作業(yè) Es
保障用戶訓(xùn)練作業(yè)的長穩(wěn)運(yùn)行 提供訓(xùn)練作業(yè)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)與增量訓(xùn)練能力，即使訓(xùn)練因某些原因中斷，也可以基于checkpoint接續(xù)訓(xùn)練，保障需要長時(shí)間訓(xùn)練的模型的穩(wěn)定性和可靠性，避免重新開始訓(xùn)練耗費(fèi)的時(shí)間與計(jì)算成本 支持訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用SFS Turbo文件系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)掛載，訓(xùn)練作業(yè)產(chǎn)生的
String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)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(xùn)練作業(yè)類型。默認(rèn)使用job。 枚舉值： job：訓(xùn)練作業(yè) hetero_job：異構(gòu)作業(yè)
描述 metadata TrainingExperimentResponseMetadata object 訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。 statistic TrainingExperimentStatistic object 訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 表5 TrainingExperimentResponseMetadata
查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo) 功能介紹 查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)接口用于獲取ModelArts平臺上指定訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)。 該接口適用于以下場景：當(dāng)用戶需要查看特定訓(xùn)練任務(wù)的性能指標(biāo)時(shí)，可以通過此接口獲取運(yùn)行指標(biāo)。使用該接口的前提條件是用戶已知訓(xùn)練作業(yè)ID和任務(wù)ID
獲取訓(xùn)練配額 功能介紹 獲取用戶的訓(xùn)練配額。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)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}/training-quotas
用戶還可以創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的數(shù)量。 jobs jobs結(jié)構(gòu)數(shù)組 訓(xùn)練作業(yè)的屬性列表，具體請參見表4。 quotas Integer 訓(xùn)練作業(yè)的運(yùn)行數(shù)量上限。 表4 jobs屬性列表 參數(shù) 參數(shù)類型 說明 job_id Long 訓(xùn)練作業(yè)的ID。 job_name String 訓(xùn)練作業(yè)的名稱。
查詢訓(xùn)練作業(yè)標(biāo)簽 功能介紹 查詢訓(xùn)練作業(yè)標(biāo)簽。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)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}/trainJob/{training_job_id}/tags
AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺連接器用于對接華為云ModelArts云服務(wù)。
刪除訓(xùn)練作業(yè) 功能介紹 刪除訓(xùn)練作業(yè)接口用于從ModelArts平臺上移除已創(chuàng)建的訓(xùn)練作業(yè)。 該接口適用于以下場景：當(dāng)用戶需要清理已完成或不再需要的訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，可以通過此接口刪除指定的訓(xùn)練作業(yè)。使用該接口的前提條件是訓(xùn)練作業(yè)已存在且用戶具有刪除訓(xùn)練作業(yè)的權(quán)限。刪除操作完成后，訓(xùn)練作
公共資源池存在）。 main_container_allocated_resources MainContainerAllocatedResources object 參數(shù)解釋：訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練容器實(shí)際到手的資源規(guī)格。 表44 FlavorDetail 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 flavor_type
訓(xùn)練前卡死 作業(yè)為多節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練，且還未開始訓(xùn)練時(shí)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(shí)已卡死。 解決方案1 檢查代碼，檢查是否有參數(shù)中未傳入“
會(huì)話對象，初始化方法請參考Session鑒權(quán)。 job_id 是 String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 無成功響應(yīng)參數(shù)。 表2 調(diào)用訓(xùn)練接口失敗響應(yīng)參數(shù) 參數(shù) 類型 描述 error_msg
