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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可用于情感分析、内容检测、广告识别等场景中。 机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中。 优势 功能全面 提供多种常用自然语言类的算法模型及解决方案，可覆盖不同行业的各类需求。 高效准确

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对接到在线客服、语音客服、文本机器人、AICC等各种渠道场景里， 同时在容犀Copilot后台也以智能问答的形式支持体验。 文档问答：企业只需上传已有的知识文档，大模型可理解文档内容并对客户进行知识问答回复，支持上下文理解。在智能问答页面，选中大模型文档类型，并选择想要体验的文档分类，即可开启对文档知识的正常对话。

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数据指标设计 数据指标设计方法 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是表征某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指标在具体时间、地点、条件下的数量表现。业务指标用于指导技

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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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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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配置方法请参见如何设置外呼离线消息配置 消息推送 配置方法请参见如何开启消息推送 配置机器人配置。 表3 机器人配置参数说明 参数 说明 接入智能机器人 配置方法请参见如何接入智能机器人 接入机器人助手 配置方法请参见如何接入机器人助手 单击“下一步”，进入到集成说明页面。 （可选）单击“试一试”

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为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型发展，通过

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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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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模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角的“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

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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。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001（xxx）”，下一个版本为“V002（xxx）”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习是训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据，在训练完成后，目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高，便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习，增量学习不需要一次

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"公司有固话可以接入云客服cec使用吗？", "如何从华为申请号码呢？" ], //不需要进行评价的内容 defaultMessageList: ["会话转人工处理。", "会话超时结束。", "您好，我是AICC智能问答机器人，很高兴为您服务。"]

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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仅当推理服务处于“运行中”，才支持查看监控指标。 表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中，机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中，机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中，机器的NPU/GPU占用情况。 显存使用率 在推理服务启动过程中，机器的显存占用情况。

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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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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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