机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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配置API级联 概述 API级联是指同一区域或不同区域的两个ROMA Connect实例可以建立级联关系，级联实例中的API可以使用被级联实例中的API作为后端服务，实现跨实例间的API调用。级联实例间的API调用使用专属的认证通道，避免被级联实例的API作为后端服务时的认证冲突问题。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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级联选择 级联选择组件用于实现下拉级联菜单。 在表单设计页面，从“常用控件”中，拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽级联选择组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示：为字段添加帮助信息。设置后，标题字段后会显示。 描述信息：为字段添加附件的说明信息。

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级联选择 选项信息是一对多的关系，且具有层次性和联动性，多用于创建主类目和所属下级子类目的场景，多用于部门选择，城市选择（比如省市区）等包含有层次关系的场景，以下拉框的形式展示。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1。 图1 级联选择 属性

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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配置ABM级联 概述 在不同区域（跨网络）的两个ROMA Connect 实例场景下，两个ABM服务互相做为级联节点。如下图所示，假设存在节点A（非ABM服务），节点B（ABM服务），节点C（非ABM服务），节点D（ABM服务）。节点D和节点B通过集群管理相互注册地址。使用扩展采

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服务器，相同路径的请求始终会转发到同一台服务器，除非该云服务器不可用。 配置通道内服务器。访问被级联实例的API时需要选择“指定服务器地址”。 单击“创建服务器分组”，在创建服务器分组弹窗中配置分组信息，完成后单击“确定”。 您可以根据需要把服务器划分到多个分组中。 表4 服务器分组配置

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文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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级联删除监听器 功能介绍 删除监听器且级联删除其下子资源（删除监听器、转发策略等，解绑后端 服务器 组）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/elb/listeners/{listener_id}/force 表1 路径参数 参数

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级联收集统计信息 在ANALYZE | ANALYSE分区表时，系统会根据用户指定的或默认的PARTITION_MODE，自动收集分区表中所有符合语义的分区级统计信息，PARTITION_MODE的相关信息请参见《开发者指南》中“SQL参考 > SQL语法 > ANALYZE |

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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。 已发布区域：北京四、北京二

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如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。 图8 随机森林回归连线模型应用 模型应用算子的dataframe由数据集分割算子的dataframe_2输入，如图9所示。 图9 数据集分割连线模型应用 添加回

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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Loop）交互式开发方式进行模型调测。 图1 ML Studio 亮点特性2：丰富的预置算子 MLS提供了丰富的预置算子，覆盖了机器学习建模全流程，包含数据分析、数据处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型应用等多种算子类型，可极大程度地增强算法代码的可复用性，减少开发者的模型构建成本并提升开发效率。

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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

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通过DNS Endpoint做级联解析 前提条件 CCE集群所在VPC与线下IDC已经使用专线或其他方式正确连接，IDC与VPC网段和CCE集群容器网段能够互访。专线的创建方法请参见云专线快速入门。 操作步骤 在CCE集群所在VPC创建 DNS Endpoint。 登录VPCEP控制台。

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