attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：

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为了让问答机器人更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 基础版机器人不支持问答模型训练。 新建模型 上线模型 调整阈值 调用问答机器人 在配置完问答数据后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为客户提供问答服务。 您可以通过调用API接口进行二次开发，为您提供使用Postman和API

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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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例如，在盘古NLP大模型中，1token≈0.75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中

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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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事件模型管理 创建自定义事件模型 查询事件模型列表 更新自定义事件模型 查询事件模型详情 删除事件模型 创建自定义事件模型版本 查询事件模型版本列表 查询事件模型版本详情 删除事件模型版本 父主题： API

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模型管理模块 模型加密（可选） 创建模型实例 模型推理 示例-模型管理

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管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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、创建联邦学习实例、发布成在线推理服务。 具体操作请参见表1。 表1 模型管理操作 参数名称 参数描述 模型名称 模型的名称，与模型打包时保持一致。 模型版本 模型的版本，与模型打包时保持一致。 模型描述 模型的描述内容，与模型打包时保持一致。 不能超过256个字符。 上架状态 模型包的发布状态：

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管理相关模型 新版的模型地图，可在模型详情页面对模型关联关系以及数据集血缘关系进行新增操作，支持新增多个关联关系以及血缘关系。 新增模型关联关系 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型地图”。

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器镜像中的元模型，可对所有迭代和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景

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数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。 删除模型管理界面的云端推理入口，更新云端推理框架。 2020-08-17 根据最新的模型训练服务，更新“模型训练服务简介”章节描述。 新建数据集和

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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 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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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 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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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 name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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