程中，会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的

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图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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创建私有资源组 测试工程管理 创建测试工程 创建测试任务 添加请求信息（报文） 添加请求信息（思考时间） 添加请求信息（响应提取） 添加请求信息（检查点） 测试报告管理 测试报告说明 查看实时测试报告 查看离线测试报告 变量管理 设置全局变量 JMeter测试工程 JMeter测试工程管理

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本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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纵向联邦作业中支持对两方数据集进行样本对齐，在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据，并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本I

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Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题： 功能特性

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提交修改后的代码，重新构建即可解决此问题。 处理方法3：从项目中引入程序集 部分场景下，需要从引入项目中的程序集，操作步骤如下： 拷贝已有程序集到项目下，一般在根目录建立packages文件夹存放程序集。 在csproj文件中引入程序集，并指定程序集地址。 提交更改后的代码、程序集，重新构建即可解决问题。

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1 10 20 测试集准确率 (%) 98.016 98.016 98.016 测试集AUC 0.996 0.996 0.996 训练时长 (秒) 19 173 372 迭代轮数对模型准确率、训练时长的影响（训练轮数固定为10） 迭代次数 10 25 50 测试集准确率 (%) 97

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 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。

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是part-00000开头的文件，需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0

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示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4

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Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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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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Maven构建等插件使用。 执行shell 用于执行shell命令。 钉钉机器人 在流水线上配置钉钉机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 飞书机器人 在流水线上配置飞书机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。 微信机器人 在流水线上配置企业微信机器人的webhook，向机器人发送自定义内容。

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配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。

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netes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，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署

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