产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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无所遁形。 数据库安全服务DBSS：是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库安全。 云堡垒机CBH ：提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能，支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维，保障运维安全高效。

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逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明

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实景三维建模服务提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 城市园区室外三维模型生产 城市园区室外三维模型生产，主要适用于1万张照片以内的小规模数据及人工刺点处理等。数据处理方式采用常规流程。 小城镇全场景三维模型生产 小城镇全场景三维模型生产，主要适用于1万-20万

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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基本概念 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。

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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 模型名称具有唯一性约束，注意命名格式。 AI训练时长波动较大，在部分情况下训练运行时间较长，设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0，不对语句执行时长进行限制。

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复用行业的业务数据逻辑和经验。 数据文件：数据资产类数据文件商品是由云商店提供给商家一个或多个非结构化数据和结构化数据的交易，通常用于数据分析、机器学习等应用场景，帮助用户轻松、安全地发现、订阅、交换和使用高质量的数据。 父主题： 商品接入

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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exec.reducers.max Hive提交的MR任务中reducer的最大个数。 999 hive.server2.thrift.max.worker.threads HiveServer内部线程池，最大能启动的线程数量。 1000 hive.server2.thrift.min

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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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跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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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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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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通过监控器跟踪异常成本 异常成本监控引入机器学习，分析客户历史的按需消费和包年包月消费，建立客户特定的消费模型，并参考预测值，识别成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助客户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 场景示例 客户想要跟踪名下所有按需及包年包月产品的异常支出情况。

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功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。 训练参

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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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