自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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操作步骤 用户登录RTD控制管理台。 进入RTD控制台后，单击页面左侧“智能风控服务”，进入RTD实例管理页面。 在“智能风控服务”页找到需要查看组件信息的RTD实例，单击“实例名称”，进入实例详情页面。 图1 服务组件信息 父主题： RTD实例组件信息查看与重启

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用户登录RTD控制管理台。 进入RTD控制台后，单击页面左侧“智能风控服务”，进入RTD实例管理页面。 在“智能风控服务”页找到需要查看重启组件的RTD实例，单击“实例名称”，进入实例详情页面。 在“RTD实例详情”页找到需要重启的组件，单击“重启”。 图1 服务组件信息 父主题： RTD实例组件信息查看与重启

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ssification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务重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。

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下载ChatGLM-6B源代码、模型权重与数据集到容器环境。 源代码：chatglm-6B 模型权重：weights 数据集：Firefly(流萤)、ADGEN (广告生成) 源代码、模型权重使用的清华官方在Github和Hugging Face开源的版本，源代码适配的main分支，

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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当租户的外呼超过已配置策略的预警值，则会生成一条风控记录，由系统管理员知会租户管理员。租户管理员可以查看风险控制策略执行情况。 外呼风险监控中策略的预警值配置内容，具体可参考《AICC 运营配置指南》中的“系统管理员指南 > 外呼风险监控指南”章节内容。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“监控 >

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内存实时状态进行整流。 参数说明 在开启或关闭集群的内存流控时，执行命令涉及的配置参数如下： 表1 内存流控的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.memory.enabled Boolean 内存流控开关，开启后持续监控内存使用情况。取值： true false（默认值）

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构建学习器 from modelarts.algo_kits import Learner learner = Learner( model=model, datablock=db, output_dir="./output", optimizer="SGD"

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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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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

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改

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定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小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

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GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE系统表显示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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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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概述 什么是异常成本监控 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

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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，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。

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，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、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、M

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