tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

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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加速效果。所以分布式加速

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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镜像名称 用于标识环境配置的镜像。 镜像版本 用于区分一个镜像库中不同的镜像文件所使用的标签。 资源规格 指根据不同的环境类型和用途，对 服务器 的 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理的过程。例如，开发环境的资源规格可能会比生产环境的小，而性能测试环境的资源规格可能会更大，以满足其对硬件资源的需求。

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人，供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版，1路，14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号，并完成实名认证，账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台，在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。 最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置，在接触记录中，查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话，可在“客户接触历史 > 接触记录”中找到对应的接触记录，单击呼叫流水号后，进入接触记录详情页

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。 第一列内容的含义如下所示： 0.0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1.0：标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标：

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习

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要，自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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语句执行使用的内部query_id。 plan_node_id integer 查询对应的执行计划的plan node id。 parent_node_id integer 当前算子的父节点node id。 startup_time bignit 该算子处理第一条数据的开始时间。 total_time

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，容易出现偏差。 现在，可以使用ModelArts服务中的ML Studio提供的销售预测模板，省时省力地得到餐厅未来3个月内的销售预测结果。 作为餐厅经营人员，可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅，并把预测出来的销售量较高时间段（例如每年5~7月是餐厅旺季）作为餐厅

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创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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异常成本监控引入机器学习，分析用户历史的按需消费和包年包月消费，建立用户特定的消费模型，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。帮助用户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 您可以创建如下几种类型的监控器，建议仅采用一种类型的监控器进行监控，否则可能会导致生成重复的异常记录。

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果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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