增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

查看更多 →

数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

查看更多 →

产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

查看更多 →

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。

查看更多 →

，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。

查看更多 →

指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫

查看更多 →

定义算法。 训练算法 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯

查看更多 →

障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

查看更多 →

Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

查看更多 →

EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二

查看更多 →

参数说明 归档名 归档模型的包名。 归档版本 归档训练模型的版本。 默认版本为1.0.0。 生成模型包 是否直接在归档的同时打包模型包。 选择“是”，表示同时对模型执行归档和打包操作；选择“否”表示仅对模型执行归档操作。默认选择“是”。 包含代码 模型包是否包含训练和推理的相关代码。 选

查看更多 →

adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow

查看更多 →

数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项

查看更多 →

使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

查看更多 →

域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分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

查看更多 →

。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 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。

查看更多 →

对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

查看更多 →

什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。

查看更多 →

访问模型训练服务 在用户终端PC上打开浏览器，在地址栏中输入“https://www.hwtelcloud.com/”，进入NAIE服务官网。 单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 选择“IAM用户登录”方式，输入租户名、用户名和密码。 用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。

查看更多 →

访问模型训练服务 在用户终端PC上打开浏览器，在地址栏中输入“https://www.hwtelcloud.com/”，进入NAIE服务官网。 单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 选择“IAM用户登录”方式，输入租户名、用户名和密码。 用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。

查看更多 →

访问模型训练服务 在用户终端PC上打开浏览器，在地址栏中输入“https://www.hwtelcloud.com/”，进入NAIE服务官网。 单击界面右上角的“登录”，进入登录界面。 选择“IAM用户登录”方式，输入租户名、用户名和密码。 用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。

查看更多 →