DMS输出流 分布式消息服务（Distributed Message Service，简称DMS）是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务，提供了可靠且可扩展的托管消息队列，用于收发消息和存储消息。分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用

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DIS输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据写入数据接入服务（DIS）中。适用于将数据过滤后导入DIS通道，进行后续处理的场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的

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RDS输出流 功能描述 DLI将Flink作业的输出数据输出到关系型数据库（RDS）中。目前支持PostgreSQL和MySQL两种数据库。PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据，支持空间信息服务、多版本并发控制（MVCC）、高并发，适用场景包括位置应用、金融保险、互

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stdout: '["container_name0", "container_name1"]' 规则如下: 如果没有kubernetes.AOM.log.stdout:字段，默认采集该pod下全部容器的标准输出日志，兼容原有场景。 如果存在该字段，值为空，即kubernetes.AOM.log

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ClickHouse输出 概述 “ClickHouse输出”算子，用于配置已生成的字段输出到ClickHouse表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：ClickHouse表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 数据库名 配置ClickHouse表所在的数据库

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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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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分析任务输出 转换计算 单输出：分析任务的结果只能输出到本资产模型的某个属性上，且实例化成资产时固定输出到本资产。 多输出：分析任务的结果可以输出到多个不同资产模型的不同属性上，且实例化成资产时需要指定输出资产ID。 聚合计算 同转换计算 流计算 计算结果支持多输出，但实例化成资产时只能输出到本资产。

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get_execution_outputs(execution_id)查询执行的输出。

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音频输出设置 接口名称 WEB_SaveAudioOutCtrlParams 功能描述 音频输出参数设置。 应用场景 调节本端音频输出参数。 URL https://ip/action.cgi?ActionID= WEB_SaveAudioOutCtrlParams 参数 表1 音频输出设置参数

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创建输出流 CloudTable HBase输出流 CloudTable OpenTSDB输出流 MRS OpenTSDB输出流 CSS Elasticsearch输出流 D CS 输出流 DDS输出流 DIS输出流 DMS输出流 DWS输出流（通过JDBC方式） DWS输出流（通过OBS转储方式）

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DMS输出流 分布式消息服务Kafka是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，向用户提供可靠的全托管式的Kafka消息队列。 DLI支持将作业的输出数据输出到DMS的Kafka实例中。 创建DMS Kafka输出流的语法与创建开源Apache Kafka输出流一样，具体请参见MRS

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获取项目输出或项目组输出 功能介绍 获取项目输出或项目组输出。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/north/progress/output 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:por

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关

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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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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，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径

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该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR

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该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR

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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 The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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