查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后，可以在模型训练列表中查看训练任务的状态，单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异，训练指标和训练方法的关系如下： 表1 训练指标和训练方法对应关系 训练指标\模型类型

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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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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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X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 最小长度：1 最大长度：5000 x-service-key 否 String 调用智能客服服务标志。 最小长度：1 最大长度：32

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资产提供方可以单击操作列里的“查看评价”，查看评价的详细情况。 用户也可以单击“订阅时间”、“评价时间”或者“客户评分”后的对评价数据进行排序。 父主题： 资产提供方操作指导

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价标签并编辑评价内容， 确认无误后单击“发表评论”。 在资源详情页也可进行评价、修改评价、追评和删除评价。 已评价的商品可单击操作栏的“评价”，在评价窗口进行追评、修改和删除。 已追评的评价可单击操作栏的“评价”进行修改和删除。 每条评价支持追评一次和修改一次。 评价一旦删除将不可恢复，不可再评，请谨慎操作。

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precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击

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xlsm，请待导入字段模板下载到本地。 单击当前对象的“自定义字段”，然后单击“批量创建”后的，选择“批量导入字段”，选择上一步下载的字段模板。导入完成后，刷新页面，重新进入对象的“自定义字段”，即可查看已导入的字段。 图6 导入自定义字段 图7 查看已创建自定义字段 验证 您可以用对象的页面布局Layout能力，检查对象的定义是否符合预期。

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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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升级集群的流程和方法 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，每年发布3个Kubernetes版本，每个版本发布后提供至少24个月的维护周期，CCE保证维护周期内的Kubernetes版本的稳定运行。 为了保障您的服务权益，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernete

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服务评价设置：可以根据用户业务管理诉求进行季度评价/月份评价/按单评价，评价内容可自定义。 货主端-服务评价：可以根据设置的评价项内容对运输执行情况进行评价反馈。 应用场景 场景一：客户的需要对司机每一单的运输情况进行管控，结合收货方对司机运输的评价进行绩效考核 具体操作： 在【服务评价设置】模块评价类型选择“按单评价”，考核内容可进行自定义。

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评价 支持客户对部分新购已完成的硬件订单进行评价。 操作步骤 进入“我的订单”页面。 设置查询条件：进入“硬件”页签，可根据订单类型（新购）、订单状态（已完成）筛选订单，也可通过选择创建时间、输入订单号搜索。 单击订单操作栏“评价”或“更多>评价”，进入评价页面。 客户可对商品质

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评价管理 运营管理员可以查询用户对资产的所有评价，包括被评价的资产名称和资产状态、评价人、评价时间、用户评分、评价详情，也可以删除某条评价。 在运营管理平台里，选择菜单“资产管理 > 评价管理”。 查看用户对资产的评价，从而了解资产的质量和运营情况。运营管理员也可以根据实际需要，单击操作列里的“删除”，删除某条评价。

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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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执行的训练操作也有所不同。 表1 不同系列模型对训练的支撑情况 训练任务 N1 N2 N4 预训练 × × √ 微调 √ √ √ 不同系列的模型，对文本长度的处理也各有差异，选择合适的模型能够处理特定长度的文本，从而提高模型的整理效果。 表2 NLP大模型清单 模型类别 模型 token

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验收通过的项目。 在筛选出的项目列表中，单击操作列的“查看项目评分”。 在系统弹框中可查看项目管理质量评分。 父主题： 项目管理

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被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。

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