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产品功能
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训练
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图片/音频标注介绍
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标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注
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补丁修复
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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2 选择分批策略 设置熔断策略。 熔断阈值：用户可以设置执行的成功率，当
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使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务
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本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景
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自动学习项目中，如何进行增量训练？
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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
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排序策略
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batch模式计算速度快于full模式。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 因子分解机-FM 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。
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产品术语
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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、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建
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确认学习结果
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批量开启
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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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批量重启
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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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训练
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批量重启
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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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执行公共脚本
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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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迁移学习
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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
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数据量很少，可以微调吗
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如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有
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创建纵向联邦学习作业
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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对
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批量开机
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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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批量重启
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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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批量关机
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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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批量关机
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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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