attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 示例 CREATE TABLE houses ( id INTEGER, tax INTEGER

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、

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保存parquet数据 概述 保存parquet格式的数据到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 无 参数说明 参数 子参数 参数说明 output_file_path

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保存SQL模板 功能介绍 该接口用于存储指定的SQL语句，后续可以重复使用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： POST /v1.0/{project_id}/sqls 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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单击“查看”，可查看每次自动保存的数据。 系统默认每15分钟自动保存一次，如果用户打开的服务编排等没有修改，则不会再自动保存一次而占用15次限额。 图1 查看自动保存的数据 单击“恢复”，提示“恢复操作将会另存一个新的标准页面/新版本，确认执行？”，单击“确定”，可将自动保存的数据另存为新页面或新版本。

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例如：{"success":1,"data":""} error Object 可选 失败返回错误信息。参见表3 例如：{"success":0,"error":{"id":100666744,"code":134250502,"params":[]}} 表3 error 参数 类型 取值范围 参数说明

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保存任务配置 功能介绍 保存任务配置 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/projects/{service_id}/task/settings

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保存数据方案 整体设计流程： 图1 具体设计方案： 图2 如上图，数据查询具体方案如下： 在 集成工作台 创建servicelayer连接器，连接器通过登录接口进行自定义认证； 在servicelayer连接器中创建执行动作，封装创建生产发料、创建生产收货等所需接口； 通过servi

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如果有data变量有数据，则调用子流程，创建生产发料 无论是否倒扣料，调用子流程创建出入库单据 将子流程的响应结果直接封装到响应体返回 保存 父主题： 创建保存数据业务流

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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保存监控项 功能介绍 保存监控项。 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/apm2/openapi/apm-service/monitor

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配置保存流 复制保存子流 进入子流配置管理页面，切换子流连接 选择切换连接，新建一个连接 输入新账套的servicelayer访问地址、数据库名、用户名、密码等信息，语言栏填15，保存 再次选择切换连接，选择刚才创建的新账套的连接，切换到新连接 完成第一个节点切换后，把当前流中所有连接节点的连接全部切换到新账套

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从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。

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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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续特征选择、模型训练的数据集。 公测 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。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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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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