default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益，默认为0.0 subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的抽样比例，默认为1.0 loss_type - 损失函数类型，支持squared、absolute，默认为"squared"

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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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梯度提升树分类 概述 “梯度提升树分类”节点用于生成二分类模型，是一种基于决策树的迭代分类算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正

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，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，

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ml-workspace/built-in-workflow/sales_forecast/sales_train.csv”，表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口，连线时需选择输入输出端口，如图6所示。

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ampler参数，避免不同进程数据重复 模型分发：DistributedDataParallel(model) 模型保存：在序号为0的进程下保存模型 import torch class Net(torch.nn.Module): pass model = Net().cuda()

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由于 CTS 只支持查询7天的审计事件，为了您事后审计、查询、分析等要求，启用CTS追踪器请配置OBS服务桶。 账号下的所有CTS追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” 云审计 服务管理控制台支持配置已开启的追踪器的OBS桶、LTS转储和配置已创建的追踪器关键事件操作通知。 mrs

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作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TI CS 提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景

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梯度提升树分类特征重要性 概述 采用梯度提升树分类算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_classify_model参数，表示直接根据数据集训练gbdt分类模型得到特征重要性

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梯度提升树回归特征重要性 概述 采用梯度提升树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和gbt_regressor_model参数，表示直接根据数据集训练梯度提升树回归模型得到特征重要性

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径。 扩展名 检测监控路径下包含文件扩展名的所有文件。 防护状态

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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