缺陷管理 CodeArts Defect

率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大，则会加剧该现象。

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后推送健康科普等服务。健康服务包含随访量表、在线问诊、挂号、在线预约检验等互联网医院服务。也支持通过运营看板实时查看健康服务运营状态。医生也可以自定义设置条件，建立自己的患者群体方便运营服务，如血糖>5.8患者人群。 用户H5终端：当医生或医院运营人员配置服务策略后，患者触发了满

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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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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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为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。

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由浅入深，带您玩转CodeArts Check 01 了解 基于云端实现代码质量管理的服务。 产品介绍 什么是代码检查 产品优势 03 使用 学习如何在代码检查中开始您的实际工作。 任务创建 创建检查任务 规则集设置 配置代码检查规则集 自定义代码检查规则集 任务设置 任务设置 任务执行 执行代码检查任务

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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“训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能

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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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则模板以便重复使用。 图2 自定义质量规则 质量加权评分 支持用户自定义质量评分指标，为不同的质量规则关联指标并分配计分权重，从而根据企业的数据质量评估体系，有层次有重点地对数据质量进行评分。 图3 质量加权评分1 图4 质量加权评分2 单表质量检测 支持针对 Hive、Kudu

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数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理

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通话质量监测 功能描述 加入频道后，SDK会每隔2秒自动触发通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 上报接口 通话质量上报 onNetworkQualityNotify回调上报当前通话中每个入会者的上下行网络质量。默认开启，每2s上报一次。 -

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通话质量监测 功能描述 加入房间后，SDK上报通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 接口调用流程 通话质量上报 network-quality网络上下行质量报告事件，用户加入房间后，在网络质量变化的时候会触发一次该事件，报告用户的本地网络上下行质量情况。

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编码追溯标准优先级比分类追溯标准高。 编辑编码追溯标准 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 质检模型 > 质量追溯标准”。 进入“质量追溯标准”页面的“编码追溯标准”页签。 图1 质量追溯标准 在Part列表中选中记录，单击“操作”列的“编辑”。 在弹出的“编辑编码追溯标准”窗口中，配置追溯标准信息。

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"0-20" } ] } 状态码 状态码 描述 200 Success 400 BadRequest 500 INTERNAL SERVER ERROR 父主题： 质量报告接口

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数据入图”，默认进入“数据入图任务”页面。 在左侧导航栏选择“数据质量报表”，进入“数据质量报表”页面。 默认显示T-1的数据质量报表。 图1 数据质量报表 各参数说明请参见表1。 表1 参数说明 字段 说明 编码 数据实体/关系实体编码。 负责人 数据入图任务owner。 实体责任人 数据实体/关系实体责任人。

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确保产品符合客户要求。设置物料及产品的检验项目、抽样方案，按照抽样方案、检验项目对产品及物料进行品质检验。 图1 质量管理模块 新增：质量管理新增不良代码以及不良项目 图2 新增 不良代码与项目可按等级划分 图3 不良代码 图4 编辑 图5 保存 修改：勾选一条不良代码信息，单击【修改】，进行不良代码信息修改的操作。

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数据质量监控 数据质量监控简介 新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 查看作业实例 查看数据质量报告 父主题： 数据质量

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选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量调度的质量作业。 单击“更多 > 启动调度”，即可完成质量作业的批量调度。 图13 批量调度 批量停止调度质量作业 系统支持批量停止调度质量作业，一次最多可批量停止200个质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量停止调度的质量作业。

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其中一个参数的值，可以提升模型回答的多样性。 数据质量：请检查训练数据中是否存在文本重复的异常数据，可以通过规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。

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