在空间中，选择“模型>模型训练”，可查看模型训练模版并发起模型训练任务，并对训练任务进行跟踪及管理。

训练模板

平台提供通用训练模板，使用模板可以按照预定义好的步骤执行模型训练。
不同类型模型训练需要使用不同的训练模板，可查看模版介绍，并按需选择相应模版。

训练任务

创建训练任务

点击训练模板，可进行训练任务配置，并生成模型训练任务。

1. 基本信息
   

   • 填写训练任务名称。

2. 模型训练
   模型训练阶段，需要进行选择训练使用的数据集和计算资源，并最终训练出可用的模型。
   通常建议训练使用的数据集及验证使用的数据集，在数据上不要重复，不然容易出现过拟合，导致模型泛化能力弱。
   一次模型训练通常需要训练、验证、评测三类数据集。
   训练集、验证集、测试集的数据划分比例为7:2:1。需要保证数据的随机性，三个数据集中包含的图片在场景上需要一致，例如三个数据集中都应包含白天和黑夜的数据，避免数据差异过大导致评估指标不准。并且应保证所有数据集标注的准确性。

   • 选择训练集及版本。
   • 选择验证集及版本。
   • 高级参数配置：不同类型的模型训练任务，配置的高级参数不同。
   • 模型发布：可选择“已有模型新版本”或“发布为新模型”。
   • 模型效果评估：开启后可在指定的数据集上验证模型效果，需要选择用于模型评估的评测数据集。
   • 训练早停：开启后，设置评估周期，在单次训练中，连续N轮评估指标不再升高即停止训练。
   • 选择算力资源方案，不同方案用于模型训练模型使用的显卡数量不同。显卡数量越多，训练时长越短。

3. 模型转换
   模型转换阶段，需要根据实际模型运行的硬件环境，进行对应显卡型号的转换适配。模型训练在本机安装的训练显卡上完成，训练完成后模型需要进行转换，将训练的模型转换为目标显卡使用的模型。
   

   • AI加速硬件：选择目标显卡型号，决定最终的模型跑在什么类型的显卡上。
   • 模型发布：转换后的模型可选择“已有模型新版本”或“发布为新模型”。模型名称继承于模型训练中设置的模型发布名称，并添加“-目标显卡-转换”后缀。
   • 模型转换评估：在模型转换过程中会存在精度不对齐的问题，转换评估是为了确保模型转换前后推理结果基本一致，不存在精度掉点问题。开启后可判断模型转换前后精度是否损失，需要选择用于模型转换评估的评测数据集。
   • 转换高级参数配置：不同类型的模型转换任务，配置的高级参数不同。

4. 模型组装
   模型组装阶段，将根据预置的算法方案，将模型包内所需的模型节点及处理节点进行组装，最终形成一个技能编排可使用的模型包。

   • 模型包发布：可选择“已有模型包新版本”或“发布为新模型包”。模型包名称继承于模型训练中设置的模型发布名称，并添加“-目标显卡-组装”后缀。
   • 模型组装评估：开启后可判断模型组装前后精度是否损失，需要选择用于模型组装评估的评测数据集。

5. 点击【完成】，完成模型训练任务创建。
   

查看训练任务

通过训练模板创建的训练任务，可在「训练任务」里进行任务跟踪及管理。

可查看本空间“全部”或“我训练的”训练任务。
支持按训练状态和训练类型进行筛选。
支持输入训练任务名称或ID进行搜索。

点击【查看】，可查看训练任务详情。
包括训练状态、训练步骤、指标结果和任务参数。
训练中的任务，可查看执行的进度。点击【终止】可终止训练任务。

训练成功的任务，可查看模型训练及评估的指标结果。

点击训练成功的目标产出，可查看产出模型包详情信息。

训练失败的任务，可提技术工单，申请人工处理。

点击【复制】，可复制创建一个新的模型训练任务，调整参数后，可发起新任务。
点击【删除】，可删除训练任务，支持批量删除。