逻辑实体ER图体现逻辑实体之间的关系，从概念模型转换而来，将实体与关系映射到关系数据模型，进行细化，包括了逻辑实体之间的关系、属性、定义、描述和范例。逻辑实体ER图将作为应用系统建设的规范，作为应用系统物理数据模型的输入。 样例一：企业开办业务逻辑实体 基于企业开办业务梳理的相关业务对象，集合企业

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围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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GET方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的GET方法时使用 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 GET /v2/{project_id}/e

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PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 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 PATCH /v2/{project

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POST方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的POST方法时使用 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 /v2/{project_id

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PUT方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PUT方法时使用 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 PUT /v2/{project_id}/e

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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数据治理 借鉴资产管理的方法理论来管理数据，对进入平台的数据进行标准化的规范约束。以元数据作为驱动，连接数据的标准管理、数据质量管理、数据安全管理的各个阶段，形成统一、完善的数据治理体系。 数据资产 数据资产是指数据资产管理服务以提升数据资产的管理水平和数据资产的使用效率为目标，搭建

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测试报告编写注意事项 测试报告对测试的过程和结果，也就是测试计划的完成情况进行总结，分析发现的问题，给出产品质量依据，为相关人提供验收和交付决策依据。测试报告一般包含测试概述、测试范围和功能清单、测试策略和方法描述、测试指标统计和分析评价、测试风险分析和披露、质量评价和发布建议等。 测试概述

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该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，一

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充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等，保证数据的多样性。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取目标场景的数据，以此扩充

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使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署，即可完成 函数工作流 FunctionGraph，对象存储服务 OBS等资源发放，帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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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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30000000019：当前会话不是机器人会话或当前没有会话时不支持评价机器人 10010000001：接口认证失败 1.2 resultDesc string 失败原因描述 响应状态码: 400 错误的请求：请检查请求路径及参数。 响应状态码: 401 未授权：1.请确认是否购买了相关服务。2.请联系客服人员检查您账号的当前状态。

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考核与评价 合规考核 考核评价指标体系是企业合规管理的重要组成部分，它能够帮助企业建立完善的合规管理制度，提高合规管理人员的专业素质，评估和控制合规管理的风险， 加强员工的合规管理培训和宣传，建立有效的合规管理监督和检查机制，确保企业的合规管理工作得到有效实施。 因此，企业应该重

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 extension_id 是 String 插件id limit 否 Long 每页显示的条目数量 offset 否 Long 偏移量，表示从此偏移量开始查询 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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b8b9832b02。 进入问答机器人的Console界面，在“机器人名称/ID”列显示对应的qabot_id。 request_id 是 String 请求ID，获取方式请参见响应参数中的request_id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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