聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数 参数说明

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快速实现用户对物品评分的预测。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 user_col

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参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 keymap_dataframe keymap_dataframe为输入的keymap表，类型：pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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30”时，“Age”这一列的取值就为“1”。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_col - 输入列名

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保存parquet格式的数据到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 output_file_path -

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inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。里面存放的是待过滤的语句 inputs noise_dataframe inputs为字典类型，noise_dataframe为pyspark中的DataF

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Spark Java API接口介绍 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： JavaSparkContext：是Spark的对外接口，负责向调用该类的Jav

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修改列数据类型 概述 修改数据集相应列的数据类型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 column_type_map_str

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对数据集的指定列进行StringIndexer编码，即标签编码。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_column_str

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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保存数据 概述 保存数据到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 output_file_path - 输出路径

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SK）等。 pyspark.sql.SQLContext：是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表

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SK）等。 pyspark.sql.SQLContext：是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame，注册DataFrame为一张表，表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame：分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表

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参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 keymap_dataframe keymap_dataframe为输入的keymap表，类型：pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数

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概述 将用户指定的一些列进行one-hot编码。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象，通常为分词算子的输出，可参考分词算子的使用。 输出 参数 子参数 参数说明 output

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or数据，可在该算子前添加数据集选择列算子。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 DLI _database - 用户的目标DLI数据库名称

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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上的结构加快整个挖掘过程。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集和spark pipeline类型的模型 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_features_str

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输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output dataframe dataframe类型的统计结果 参数说明 参数 是否必选 参数说明

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