placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, 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

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-endif. -define(PLACEHOLDERS, [ ?PH_CERT_CN_NAME, ?PH_CERT_SUBJECT, ?PH_PEERHOST, ?PH_CLIENTID, ?PH_USERNAME ]). description()

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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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修改源代码 修改应用服务 如图1，现需要将集群下podinfo服务的访问类型由“集群内访问”改为“节点访问”，将其端口暴露到现网，具体操作如下： 图1 服务列表 进入配置集合源代码仓库，根据根据配置集合仓库源信息，找到并打开podinfo/kustomize路径下的service

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LiteOS源码仓在码云上，使用master分支。

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方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置

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方案概述 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。 具体流程如下： 在集群外节点安装客户端 安装Python3

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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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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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访问源代码控制功能 大多数与源代码管理相关的操作可以在Source Control视图中执行。要打开它，请执行以下任一操作： 单击左侧活动栏中的Source Control按钮（）。 在主菜单中，选择View>Source Control。 按“Ctrl+Shift+G”/“Alt+9”（IDEA键盘映射）。

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自定义镜像概述 DLI支持容器部署的集群。在容器集群中，Spark作业和Flink作业相关组件都运行在容器中，通过下载DLI提供的自定义镜像，可以改变Spark作业和Flink作业的容器运行环境。例如，在自定义镜像中加入机器学习相关的Python包或者C库，可以通过这种方式帮助用户实现功能扩展。

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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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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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限，MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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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JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见JDBCServer接口介绍。

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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JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见JDBCServer接口介绍。

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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JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见JDBCServer接口介绍。

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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JDBCServer两种方式访问。其中JDBCServer的连接方式也有Beeline和JDBC客户端代码两种。详情请参见JDBCServer接口介绍。

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Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍

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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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