可视化 可视化作品提供丰富的可视化图表和全面的运营数据，实现实时数据可视化视屏墙，帮助提升运营操作的敏捷性，提升业务运营的效率。 大屏所展示的内容与数据会按照细粒度授权的不同用户有所区分。 运营大屏 大屏管理

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String

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IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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示模型处于黑名单中。 train_count integer 模型总训练次数。 train_failure_count integer 模型训练失败次数。 prediction_count integer 模型总预测次数。 predfiction_failure_count integer

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可视化（看板） 监控看板（旧版） 监控看板（新版） 监控大盘

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日志可视化 日志可视化概述 使用统计图表将日志可视化 使用仪表盘将日志可视化

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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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GS_ABO_MODEL_STATISTIC GS_ABO_MODEL_STATISTIC系统表用于存储ABO基于反馈基数估计模型的元信息、模型名称以及算子信息等。 分布式场景下提供此系统表，但基于反馈基数估计能力不可用。 父主题： AI

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业务可视化 业务可视化概述 业务可视化使用流程 我的屏幕 我的屏幕轮播 我的卡片 公共屏幕模板 公共卡片模板 配置管理 回收站

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可视化看板 企业看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-企业生产看板。 图1 企业看板 车间看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-车间生产看板。 图2 车间看板 产线看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-产线看板。 图3 产线看板 父主题： 实施步骤

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业务可视化 业务可视化支持哪些浏览器？ 什么是卡片？ 如何快速构建卡片？ 如何快速找到自己想要的卡片模板？ 构建好的卡片被误删了怎么办？

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可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）

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购买Model Lite资源池 前提条件 已购买ModelArts服务。 操作步骤 以主账号登录ModelArts管理控制台。 在控制台左下方，单击“专属资源池”下拉框，选择“弹性集群”，进入资源池创建页面。 在资源池创建页面，单击“创建”，进入购买专属资源池页面。 进入购买专属

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右键单击文件夹“model”，单击“Model Convertion”。 弹出“Model Convertion”对话框。 按表2填写模型转换的信息，单击“OK”。 图4 Model Convertion 表2 Convert Model参数说明 参数 说明 Model Path 待

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cce-obs-tensorflow persistentVolumeClaim: claimName: cce-obs-tensorflow containers: - name: container-0

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__init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path self.model_inputs = {}

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensor

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型，其中model_obs可以替换成JobStep的动态输出。 model_type支持的类型有："TensorFlow"、"MXNet"、"Caffe"、 "Spark_MLlib"、 "Scikit_Learn"、"XGBoost"、 "Image"、"PyTorch"、"Template"、"Custom"。

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