套餐包简介 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

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图9 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图10 查看聚类结果 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页

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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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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡，在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费，请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后，可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK），进行AEI（Accelerated

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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GS_OPT_MODEL 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。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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新增“异步推理”章节。 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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快速切换代维的租户，支持按租户名称选择所需租户。 图3 代维租户界面 当结束代维操作后，单击界面上方“退出代维”。 服务代维操作。 选择控制台页面右上方“服务 > 边界防护与响应服务”，显示代维服务卡片。 图4 代维服务卡片 卡片上方是代维服务信息概览：展示了代维服务关键指标信息

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运维中心 运维中心简介 运维中心使用前准备 运维中心工作台介绍 运维中心使用流程 运维接入 工单管理 部署服务 监控服务 弹性资源服务 弹性网络服务 主机管理服务

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运维组织 图1 运维组织 基础设施云平台&知识中心运维组织架构 图2 基础设施云平台&知识中心运维组织架构 L1驻场经理：针对混合云平台底座和高阶云服务（数据中台、应用中台、AI、数据库等），运维工程师在客户侧建设期驻场，作为运维服务统一接口，提供现场问题处理/沟通协调、云服务发

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全栈专属服务的运维包括硬件和软件两部分，运维架构如图1所示。 硬件：全栈专属服务部署在华为云数据中心，硬件更换及网络维护等工作需要由华为云统一运维。 软件：软件运维需要客户和华为运维团队共同承担。 客户侧：客户侧运维标配能力由云监控（Cloud Eye）提供，主要针对用户数据库、

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持续运维 系统正常运行，客户正式使用，完成项目验收，项目移交至持续运维团队。 持续应用使用的支持与答疑； 持续应用迭代升级； 持续运维服务，保障系统正常运行（监控、告警处理、运维巡检等）； 登录明源天际-容器云，可查看相关监控信息，进行告警处理，进行运维巡检等。 图1 持续运维 增

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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日志共享：用户可以在 MRS 页面发起日志共享，选择日志范围共享给运维人员，以便运维人员在不接触集群的情况下帮助定位问题。 运维授权：MRS服务提供运维授权功能，用户在使用MRS集群过程中，发生问题可以在MRS页面发起运维授权，由运维人员帮助用户快速定位问题，用户可以随时收回该授权。 健康检查

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安全运维 变更作业流程 通过脚本在平台进行现网变更，避免在服务器控制台直接操作引发现网故障，并且执行平台操作需符合1+1 check流程，一人实施，另外一人监控和检查，保证流程合规、安全合规、质量合规。 提权操作的控制 依据风险分层分级和权限SOD原则，对权限以及授权过程进行控制

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安全运维 变更作业流程 通过脚本在平台进行现网变更，避免在服务器控制台直接操作引发现网故障，并且执行平台操作需符合1+1 check流程，一人实施，另外一人监控和检查，保证流程合规、安全合规、质量合规。 提权操作的控制 依据风险分层分级和权限SOD原则，对权限以及授权过程进行控制

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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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GS_OPT_MODEL 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。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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