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训练管理

VortLab 训练管理覆盖训练参数配置、GPU/NPU 资源调度、训练过程监控到训练产物入库的完整流程。

本文档正在编写中，详细操作步骤将陆续补充。

训练硬件​

  • CPU：基础训练，速度较慢
  • NVIDIA GPU（CUDA）：推荐，需要匹配 CUDA / PyTorch / Python 版本
  • 华为昇腾 NPU：Linux 环境下可选

训练流程​

  1. 选择数据集版本（status=ready）
  2. 选择任务类型（项目类型自动推断）
  3. 配置训练参数（epochs、batch size、image size 等）
  4. 选择硬件资源
  5. 启动训练
  6. 通过 results.csv 监控 Loss / mAP / 精度曲线
  7. 训练完成自动入库为 ModelVersion

重要约束​

  • 新训练任务必须绑定 ready 状态的数据集版本
  • 训练任务归属项目内对应的训练 Model 系列
  • 同一项目同一任务类型的多次训练累积为同一 Model 下的多个 ModelVersion