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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1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 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”让模型从数据中学习，从而生成

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如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？

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选择需要扫描的BMS实例 设置分批策略。 分批策略： 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 图7 选择分批策略 设置熔断策略。 熔

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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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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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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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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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在“批量关机”页面，选择“添加实例”。 图1 选择实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 输入“熔断策略”。 用户可

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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： AI

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在“批量开机”页面，单击“添加实例”。 图1 选择实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 输入“熔断策略”。 用户可

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在“批量开机”页面，选择“添加实例”。 图1 选择实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 输入“熔断策略”。 用户可

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在“批量重启”页面，选择“添加实例”。 图1 选择实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 输入“熔断策略”。 用户可

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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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。Dee

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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，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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。 图4 选择目标实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，分成多批。 手动分批：用户可以根据自身需要，将待执行的机器，分成若干批，控制机器所在的批次。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 图5 选择分批策略 设置“熔断策略”。 熔断策

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在“重装操作系统”页面，选择“添加实例”。 图1 选择实例 选择“分批策略”。 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，自动分成多批次。 手动分批：用户可以根据自身需要，手动创建若干批次，然后手动将机器分配到各批次中。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 输入“熔断策略”。 用户可

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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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