可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “

查看更多 →

模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。由于用于训练的图片，至少有2种以上的分类，每种分类的图片数不少于5张。因此在发布训练之前，请确保已标注的图片符合要求，否则右上方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤 在“自动学习”页面，

查看更多 →

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口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →

互联网数据是通过网站开放的API接口或网络爬虫来自动获取的。获取互联网数据需要先获得数据使用权，然后通过合法渠道获取数据。网络爬虫只能获取网站上公开的、不涉及版权和商业侵权的数据。 公有云存储中的数据自动入湖 数据接入提供基于公有云的数据迁移能力，支持对接公有云不同的存储服务和数据处理，例

查看更多 →

Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。

查看更多 →

对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建预测分析项目支持的类型的表格数据集，具体操作请参考创建数据集。

查看更多 →

高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 多语种文本分类工作流

查看更多 →

“数据集名称”、“来源”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。 数据集导入后，“数据选择”页面右上角会显示“导入成功”。 导入勾选数据集后，在数据选择页面勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由

查看更多 →

在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch Size），指一次训练所抓取的数据样本数量，影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后，单击“开始训练”。

查看更多 →

csv”，表示读取文件为该路径下的“sales_train.csv”。 图5 读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口，连线时需选择输入输出端口，如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子，数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe

查看更多 →

并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

查看更多 →

尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000

查看更多 →

数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份 数据实例 ，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

查看更多 →

对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

查看更多 →

更新权限集的权限 功能介绍 更新权限集的权限。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/permissions/{permission_id} 表1

查看更多 →

试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因：多标签

查看更多 →

Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建数据集。

查看更多 →

可在右侧下拉框选择已有数据集，或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集：在“数据集”右侧的下拉框中选择，仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集：前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体可参考如何创建数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “

查看更多 →