管理模型 模型使用指引 基于微调数据集进行模型微调 生成模型服务 调测/体验模型 评测模型 查看模型调用记录 收藏平台资产中心的模型 模型API接入接口规范 如何对平台接入的第三方模型服务设置鉴权

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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模型管理 模型调试 导入模型 查询模型列表 查询模型对象列表 查询模型详情 删除模型

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模型管理 新增模型 修改模型配置 列举模型 删除模型

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模型管理 编辑模型信息 管理相关模型 添加标注 添加业务字典 父主题： 模型地图（新版）

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模型管理 管理模型采集任务 同步数据库和缓存数据 父主题： 应用业务模型使用指导

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通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 通过 自定义镜像 创建模型失败 导入模型后部署服务，提示磁盘不足 创建模型成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 自定义镜像导入配置运行时依赖无效 通过API接口查询模型详情，model_name返回值出现乱码 导入模型提示模型或镜像大小超过限制

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（可选）新增模型版本。 如果您的模型有迭代更新，可以选择新增模型版本。 在我的模型页面，单击操作列“新增模型版本”，填写基本信息后，单击“新增版本”即可完成新增。 模型版本新增后不支持修改。新增模型的基本信息如下： 表1 创建模型版本的基本信息 参数名称 说明 版本名称 必填，版本的名称。

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机器人管理 概述 领域查询接口 对话标识绑定类接口 流程查询接口 对话接口 对话接口（V2） 交互记录查询接口 会话记录查询接口 FAQ配置接口 意图列表查询接口 静默座席专有接口 抓包录制请求结果推送接口 拼写检查接口 ODFS与第三方机器人系统对接的接口规格 统计报表接口 外呼失败原因离线分析查询接口

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管理版本 创建新版本 发布版本 修改版本 删除版本 父主题： 自定义信息抽取模型

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如何对模型工程进行版本管理 当模型工程设计工作进行到一定程度，可能需要基于当前的主干模型工程拉取一个分支 ，该分支需要继承当前时间节点的主干库的数据，并在该分支上进行再设计。此场景下用户就可以使用拉分支的功能（分支不支持合并到其它分支中）。 如果是需要对当前的主干或者分支打标记快

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CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C

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将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地

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表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 事件模型版本ID schema_id String 事件模型ID version Integer 事件模型版本号 format String 事件模型格式 created_time String 创建时间 updated_time

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力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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