设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合，是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合，是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行数据采集

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新建模板 功能介绍 该API在 DLI 服务中新建一个用户模板，最多100个。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/job-templates 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称

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构建模型 2.4.1构建模型的元素要与指定的构建模型层次结构保持一致 详细描述 在构建模型中创建构建元素，构建元素在架构树中与上下级元素的关系层级结构要与构建模型架构方案配置定义的层次结构一致，即该构建元素与上层父级元素、下层子级元素的父子关系（也称上下层级关系）、以及它们之间的

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创建模型 功能介绍 创建模型。 URI POST /v1/{project_id}/drug-models 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，您可以从获取项目ID中获取。 最小长度：1 最大长度：128 请求参数 表2

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关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题： 数据架构API

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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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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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使用三维建模客户端需要注意什么？ 在使用过程中需注意以下几点： 用户关闭实景三维客户端界面1小时后进行休眠。 用户1个月不使用实景三维客户端界面将会触发删除客户端。 用户不关闭实景三维客户端界面但是超过12小时没操作，也进行休眠。 父主题： 实景三维建模

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行进程应用的开发

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构建模型 自定义模型规范 自定义镜像 规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型

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单击详情进入产品详情页面。 在“模型定义”页签下，单击“自定义模型”。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID、服务类型自定义。 展开服务列表，单击“添加属性”，分别添加电流、电压两个属性。 添加“电流”属性，属性名称为“Current”，如下图所示： 添加“电

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Bad request error。 401 Unauthorized error。 403 Forbidden error。 404 Not found error。 408 Request timeout error。 500 Internal error。 错误码 请参见错误码。

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包。 支持生成和下载数据建模引擎SDK。 华北-北京四 表2 数据模型级功能概览 功能名称 功能描述 发布区域 基础数据服务 任何实体模型都具有的功能服务，应用通过生成的基础数据服务原子接口，可实现基础服务调用。 华北-北京四 文件服务 支持通过数据建模创建文件类型属性即可实现多

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建模功能，将已有物理表反向建模至xDM-F的数据模型中，帮助您无需再次执行创建模型的操作，即可快速创建数据模型，节省了大量时间成本。 反向建模主要分为如下两部分： 数据库管理：提供新增、编辑、删除和查看数据库功能，可读取数据库表信息，进入数据库建模状态。 建模管理：提供建模、批量

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创建模型 在创建 知识图谱 之前，您可以在KG服务上通过选择模型框架和上传训练数据来创建模型，用于后续创建图谱过程中的信息抽取。 训练模型框架介绍 KG服务提供不同类型的关系抽取模型，以应对用户不同的条件与需求。 KG服务当前提供以下训练模型框架供您自定义模型： DGCNN是一个较为

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创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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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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