设置Spark Core并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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按不同的模块分，Spark Core和Spark Streaming使用上表中的API接口进行程序开发。而SparkSQL模块，支持CLI或者ThriftServer两种方式访问。其中ThriftServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。 spark-sql脚本

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旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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变更分区数量 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 2 streamname = "" #已存在的running状态通道名 target_partition_count =”3” #变更后的数量值 配置好以上参数，执行change

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); LOG GER.info("Success to update partition count, {}", updatePartitionCountResult); } catch (Exception e) { LOGGER.error("Failed to

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设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀

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通用指标 主要是指通用的服务器的相关性能指标：CPU使用率，内存占用量，磁盘IO读写速度，使用Core数量等，通过这些指标可以衡量任务在该类型机器或该机器上的执行情况，观察集群各机器的通用指标，可以看到集群的负载是否均衡。 接入层指标 Hive连接数，并行SQL数量，输入缓存值（或每批

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查询应用数量 功能介绍 该接口用于用户查询应用使用的数量信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/msgsms/apps-count

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练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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能力。 在形成可用的训练数据前，需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类，符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据。实际操作中，我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类，分为任务经

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。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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stream_name 是 String 需要变更分区数量的通道名称。 最大长度：64 target_partition_count 是 Integer 变更的目标分区数量。 取值为大于0的整数。 设置的值大于当前分区数量表示扩容，小于当前分区数量表示缩容。 注意： 每个通道在一小时内扩容和

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total_count Integer 资源总数。 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误消息内容。 状态码： 403 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String

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基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts

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strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。

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批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签，包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时，表示删除该样本的标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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