修订记录

2023-03-30

下线开发环境（旧版）资料。

2023-03-01

下线审计日志章节，内容迁移至《资源管理》的审计日志专题。

下线权限管理章节，内容迁移至《最佳实践》的权限管理专题。

下线AI工程师如何使用ModelArts章节。

2022-12-30

下线AI应用管理、部署服务、模型包规范、模型版本、自定义脚本代码示例、监控章节。内容切移至《推理部署》。

2022-05-19

推理服务支持无损滚动升级

2022-01-26

下线部署服务章节的“难例筛选”。

2022-01-04

下线数据管理章节中的“一键模型”上线功能。

2021-12-20

旧版训练中下线预置算法。

下线模型评估章节，转为邀测特性。

2021-12-15

体验优化：“模型管理”更名为“AI应用”。

2021-10-21

新增旧版训练与新版训练的差异

2021-06-26

新增发布训练管理（New）。

2020-01-14

• 制作并上传自定义镜像文档优化。

  制作和上传自定义镜像

• 模型包规范新增机器学习推理代码样例和配置文件说明。
• 自定义脚本代码示例优化Pytorch代码示例。

2020-11-10

• 创建Notebook时，优化工作环境的展示。

  8.2.1-创建Notebook实例

2020-09-21

• 在线服务新增支APP认证方式的功能。

2020-08-06

• Notebook功能描述优化。重新优化大纲结构，同时增加JupyterLab常用操作指导。

  8.3.1-Jupyter Notebook简介

  8.4.1-JupyterLab简介及常用操作

• “表格”类型数据集，支持DWS数据源输入。
• 部署在线服务API增加集成API的指导。

2020-07-06

自动化搜索作业优化增强，同时增加1个示例。

开发环境增加支持GitHub代码库功能。

• 8.2.2-创建带有Git存储库的Notebook实例
• 8.4.6-使用Git插件

开发环境、模型导入支持PyTorch 1.4.0引擎。

• 8.2.1-创建Notebook实例

增加TensorFlow 2.X的自定义脚本代码示例。

2020-06-08

数据集管理新增支持表格型数据，支持导入和发布csv。

开发环境增强，引入支持JupyterLab、引擎新增TF2.1，对ModelArts多种基础能力的集成以及若干体验改进。

• 8.2.1-创建Notebook实例
• 8.3.7-与OBS同步文件
• 8.4.1-JupyterLab简介及常用操作
• 8.3.4.1-上传大文件至Notebook中
• 8.3.4.2-下载Notebook内的大文件到本地

自动化搜索作业优化：新增fix_norm超参搜索、adv_aug数据增强、betanas等多种NAS方法，达到ImageNet上mobile setting下最佳精度，支持最低5行代码即可享用多元搜索能力。

预置框架支持TenorFlow 2.1。创建Notebook实例或使用常用框架创建训练作业时，可选择TenorFlow 2.1。

• 使用常用框架训练模型
• 8.1-Notebook简介

模型管理新增支持python3.7的runtime环境。

2020-03-24

• 优化训练作业相关说明，按不同算法来源进行描述。
  • 使用常用框架训练模型
  • 使用自定义镜像训练模型
• ModelArts UI风格升级，刷新本文档所有相关截图。

2020-01-07

• 旧版数据管理功能隐藏。

2019-12-03

• 对模型导入功能，按场景拆分为4个子章节。
• 增加自动化搜索作业管理的功能。

2019-10-17

• 增加自定义脚本代码示例（包含常用引擎）。
• 增加监控相关描述

2019-09-30

• 对模型模板的描述进行丰富和优化。
• 优化模型包规范的描述，并丰富了模型包示例。

2019-06-13

第一次正式发布。