的过程中，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

查看更多 →

行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

查看更多 →

基础层的表，一般通过数据模型-逻辑模型创建。 图1 建模方式融合1 图2 建模方式融合2 图3 建模方式融合3 自定义 sql 融合 选择来源表和目标表，目标表是基础层的表，要确保来源表的表结构表名称和目标表一一对应，填写融合的 sql 语句，保存完之后在列表页启动作业。 交换任

查看更多 →

变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

查看更多 →

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

查看更多 →

、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

查看更多 →

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

查看更多 →

软件建模（CodeArts Modeling）是一款集可视化、协同、规范、复用于一体的在线架构设计建模服务，不仅可以帮助用户运用UML标准的模型图来设计系统架构，还可以实现多人实时编辑和多浏览器实时同步渲染，提高研发对系统的设计效率和团队的协同效果。 产品介绍 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转软件建模

查看更多 →

rk的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

查看更多 →

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。

查看更多 →

通过工业数字模型驱动引擎 iDME，提供数字主线解决方案所需的工业数据模型驱动引擎、工业数据模型标准、工业数据联接等能力，基于元数据驱动多租理念及技术，提供数据模型驱动、功能可配置、服务可编排、一键可发布的工业数据管理引擎，提供多种开箱即用数据管理、多数据库支持、TP/AP融合能力。 通过云数据库RDS

查看更多 →

train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令（可选） 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

查看更多 →

升 数据治理 效率，同时应用多租户隔离、加密存储等安全技术，保障数据的全生命周期安全。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 数据集实例 数据集的实例，有具体的数据。 T 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有

查看更多 →

智云枢能够辅助高校教师实现信息化教学，功能涵盖学生管理、班级管理、教学资源管理、在线备课、在线直播、在线学习、课后作业、在线实验、在线考试、在线实训、考评结果、成绩统计、数据分析等，从而实现教学过程全面管理，提升教师工作效率。 支持多类实验/实训环境 智云枢可以创建虚拟机模板包括：Openstack虚拟机模板

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

查看更多 →

运维。 媒体和文娱场景：下沉最先进GPU云服务器至本地，支撑客户图像处理、音视频渲染等业务。在CloudPond上部署实时和实时事件流应用程序，满足该类应用超低时延诉求。 安全防护场景：按需在本地使用华为 云安全 服务，在客户机房本地建设多类型安全防护，并与中心云统一运维管理，共享病毒特征库等云上安全情报。

查看更多 →

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

查看更多 →

多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

查看更多 →

多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

查看更多 →