机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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BATCH规范 规则1：不支持logged batch，仅支持unlogged batch。 规则2：一个batch中，操作不超过25行数据。 规则3：一个batch中，请求大小不超过5KB。 规则4：一个batch中，跨partition不超过10个，只操作一张表。 父主题： 数据库规范

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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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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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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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AOS.Batch 模型说明 Batch是一个批处理对象，用于批量创建执行任务、部署等。Batch通过定义包含的子对象及批处理的次数来实现其批量化处理的功能。在所有包含对象的批量化处理操作都执行完成后，Batch才会判定为执行成功。目前Batch支持包含的子对象有CCE.Job、CCE

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数据开发”，进入“数据开发”页面。 单击“离线开发 > Batch Task”，进入Batch Task页面。 单击“新建任务”，进入New Batch Task页面。 配置Batch Task任务参数，参数说明如表1所示。配置完成后，单击“确定”。 表1 配置Batch Task任务参数说明 参数名称

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的

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Batch Task离线开发 本章节介绍如何使用Batch Task进行数据开发。 前提条件 已获取服务运维岗位权限，权限申请操作请参见申请权限。 新建Batch Task任务 进入运维中心工作台。 在顶部导航栏选择自有服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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缩小batch大小后，QPS上升，实例总体性能为什么会下降 问题现象 用户原来的batch_size设置的是100，单行大概为400Byte。由于batch_size达到5KB后会触发告警，所以修改batch_size为10。但是为了保证总体写入性能，QPS会达到原来的10倍，然而实际修改后总体性能却出现下降。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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group. preferredVersion io.k8s.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.GroupVersionForDiscovery object preferredVersion is the version preferred by the

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一般性问题 如何使用服务的API？ OptVerse服务是否支持私有化部署？ 区域与可用区 关于数据安全，隐私保护有什么措施？

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一般性问题 什么是DIS？ 什么是分区？ DIS主要应用于哪些场景？ DIS有哪些特点和优势？ DIS有哪些模块及各模块功能？ 如何开通DIS通道？ 数据存储在DIS和转储其他资源有什么区别？ 如何校验软件包完整性？ DIS如何发送和接收数据？ 什么是流控？ DIS对接EPS鉴权

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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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