数据建模概述 数据关联用来连接不同的数据表。在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表关联起来，形成模型进行数据分析。 使用限制 关联的表必须有一个字段相同。 操作步骤 创建数据源。 创建数据集。 多表关联建模。 父主题： 数据建模

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数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 父主题： API

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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OT数采

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数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务

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本章节从如何新建对象，到定义对象的字段来添加属性，让您快速熟悉数据对象建模的过程。 示例：以新建一个班级Class对象为例，介绍如何进行数据对象建模。在班级Class对象中，将会添加一个自定义字段班级编号number，并给name（标准字段）和number赋值。 表2 对象的字段 对象 字段来源 字段名称

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创建模板 功能介绍 创建模板 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eih

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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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模型包完整性校验 可以对下载的模型包进行完整性校验，判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 单击模型包所在行，对应“操作”列的图标。 模型管理界面右上角展示该模型包的SHA256码，如图1所示。 图1 模型包下载前的SHA256码 单击模型所在行，对应“操作”列的图标，下载模型包，并保存至本地目录。

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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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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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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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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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导入步骤：选择“设备建模 > test_IoT10”，单击“上传模型文件”，在弹窗中添加模型文件，单击“确定”完成上传。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID：自定义，如ModbusCollection 服务类型：自定义，如ModbusCollection 展开服务列表，单

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支持将本地开发的产品模型导入到平台。 导入步骤：选择“设备建模 > test_IoT10”，单击“上传模型文件”，在弹窗中添加模型文件，单击“确定”完成上传。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID：自定义，如service0 服务类型：自定义，如service0 展开服务列表，单击“添加属性”，

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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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意外按需消费的产生。 图3 资源包预警 识别成本异常 使用成本中心的成本监控，您可以及时识别成本的异常增长。 成本监控引入机器学习，对客户历史消费数据进行建模，对于不符合历史数据模型的成本增长，识别为异常成本记录，同时提供异常增长的Top潜在原因。 客户可设置监控提醒，定期获取影

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资源量描述完整、准确 SOW中“搬迁资源量”是工作量评估关键依据，要把待搬迁资源全部列出来，比如业务系统数量、主机数量、容器集群数量、数据库实例数量、依赖中间件等； 相同迁移资源在处描述要数量一致，同时不要用若干”等定性词汇描述。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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Demo 包完整性校验 操作说明 可对下载的Demo包进行完整性校验，判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 操作步骤 1.在"Demo安装包下载"章节中，“表1 Android/Windows/Mac/Electron Demo资源下载路径”中下载的Demo包； 2.下载Demo包到本地；

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声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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