项目ID，用于资源隔离。请参见获取项目ID。 qabot_id 是 String 机器人标识符，qabot编号，UUID格式。如：303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法： 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数

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Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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端到端场景案例介绍 机器学习端到端场景 服务更新场景 父主题： 如何开发Workflow

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何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维

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s完成AI开发的流程和操作。 个人用户权限配置 个人用户快速配置ModelArts访问权限 企业用户权限配置 配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 资源选择推荐 资源购买 基本配置 调试与训练 FAQ 06 AI全流程 面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引

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通过开放的API和调用示例，您可以使用对话机器人服务的问答机器人功能。 API文档 API概览 问答机器人API 02 购买 对话机器人服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。 计费说明 按需 套餐包 04 使用 智能问答机器人 问答机器人

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 是否支持私有化部署 路数是什么？如何增加会话路数 是否支持提出一个问题得到多个回答 问答数据保留时间 如何修改机器人规格，不同版本机器人区别 如何删除机器人 智能问答机器人的回答规则是什么 如何查询机器人使用情况 如何使用问答语料导入模板 子账户导出数据受obs权限影响时怎么处理

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String 接入标识（机器人接入码） type True String 查询类型 hour: 按小时查询 day: 按天查询 consultCount True int 机器人总的回复数 responseSuccessCount True int 机器人总的成功回复数 unknowCount

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择。 支持按键打断播放：表示需要获取客户输入的按键信息。机器人回复图元的回复模式为按键打断时，如需要获取按键交互的结果，则该机器人回复图元不能直接连接结束图元，并且结束图元前也不能直接连接按键识别和语义识别图元。 支持识别和按键打断播放：既可接收语音信息，也可接收按键信息，哪个信息先接收到按哪个信息去匹配。

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门槛较高，需要有一定的算法基础，而且算法需要快速高效地迭代。专业的运维人员追求的更多是稳定、安全和可靠；专业知识也和AI算法大相径庭。运维人员需要去理解算法人员的设计与思路才能保障服务，这对于运维人员来说，门槛更高了。在这种情况下，更多时候可能需要一个算法人员去端到端负责，这样一

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擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用AP

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射成1，此即为离散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集，且在创建数据集时

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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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用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量学习节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。 相关参考 AI Gallery的资产集市中提供了常见的数据集和算法供用户使

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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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推荐类AI应用采用预置的推荐算法，通过分析相关对象数据，精确匹配出相似的对象，实现精准推荐。 工单分类 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析，全面提升工单类服务效率和质量。 目标检测 采用计算机视觉和图像处理的方法，发现图像或视频中的对象实例并定位标记出来。 父主题： AI应用开发指导

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1

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