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合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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准备数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。

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使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权Functi

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质量管理 应用场景说明 业务流图 如何配置采集模板？ 如何配置审批流及匹配规则 如何创建质检任务？ 如何执行采集？ 如何评审质量检查单？ 如何创建质量检查问题？ 如何生成质检报告？

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质量检验 产品检验 缺陷登记 故障现象登记 产品维修 产品报废 父主题： 质量管理

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质量作业接口 获取质量作业列表V1 获取质量作业列表 获取质量作业详情 父主题： 数据质量API

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数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 质量报告接口 导入导出接口

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测试质量评估 登录软件开发生产线首页，搜索并进入目标项目。在导航栏单击“测试 > 测试质量评估”，进入“测试质量评估”页面。 单击页面左上角“新建”，输入报告名称，选择版本、测试计划、测试结论，输入结论描述，单击“确定”完成报告的创建。 总览 单击报告名称，默认进入测试报告的总览

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作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 图8 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 图9 质量报告页面 单击页面右上角的“导出”按钮，将质量报告导出。 图10 导出 图11 导出到OBS桶 可在导出记录中查看导出结果，单击“下载”可以下载数据质量报告。如果导出

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质量管理 来料检验 功能概述：来料检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。 路径：质量管理→来料检验。 图1 来料检验 发货检验 功能概述：发货检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。

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标准取值。 编码追溯标准优先级比分类追溯标准高。 编辑编码追溯标准 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 质检模型 > 质量追溯标准”。 进入“质量追溯标准”页面。 选择“编码追溯标准”页签。 在Part列表中选中记录，单击“操作”列的“编辑”。 双击Part记录可打开“编辑编码追溯标准”窗口。

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质量管理 质量计划 质量检验

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质量计划 工单质检方案 工单质检单 父主题： 质量管理

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质量报告接口 获取质量报告评分体系 获取质量报告概览 获取质量报告趋势 获取质量报告规则评分 获取质量报告子规则字段评分 获取质量报告技术报告数据 获取质量报告业务报告数据 父主题： 数据质量API

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描述 upList List<Qos> 客户端-->服务器方向QoS downList List<Qos> 服务器-->客户端方向QoS 表9 Qos数据结构 参数 参数类型 描述 networkQuality String 网络质量评级 codecType String 编解码类型

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选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量调度的质量作业。 单击“更多 > 启动调度”，即可完成质量作业的批量调度。 图14 批量调度 批量停止调度质量作业 系统支持批量停止调度质量作业，一次最多可批量停止200个质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量停止调度的质量作业。

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图片的绝对质量，即直接将图片压缩为Q%，与原图不存在相对关系，不依赖于原图。取值范围为[1，100]。 压缩公式： 原图质量 > Q%，目标图质量 = Q% 原图质量 = Q%，目标图质量 = 原图质量 = Q% 原图质量 < Q%，目标图质量 = 原图质量 例如：如果原图质量为10

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模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前，请确保已标注的图片符合要求，否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击创

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标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后，可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注，提高标注的效率。 在数据集详情页面，单击右上角“启动智能标注”。 在“启动智能标注”窗口中，填写如下参数，然后单击“提交”。 智能标注类型：主动学习 算法类型：快速型 其他参数采用默认值。

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