缺陷管理 CodeArts Defect

abnormal_table_out_data_number Integer 异常表输出行数, 0代表全量输出 score_switch Boolean 是否开启质量评分 score_schema String 质量评分表所在schema score_table String 质量评分表名 score_expression

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质量规则接口 更新表的异常数据输出配置 清空质量规则 父主题： 数据架构API

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"1669651200000" } ] 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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"error_code" : "DS.60xx", "error_msg" : "The user request is illegal." } 状态码： 401 { "error_code" : "DS.60xx", "error_msg" : "User authentication

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作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 图8 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 图9 质量报告页面 单击页面右上角的“导出”按钮，将质量报告导出。 图10 导出 图11 导出到OBS桶 可在导出记录中查看导出结果，单击“下载”可以下载数据质量报告。如果导出

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迁移网络质量评估 背景 进行 主机迁移 时，迁移时长与网络质量息息相关，经常出现由于网络质量不佳，引起迁移过程中的报错。因此 SMS 提供了网络质量评估功能，帮助您在数据迁移前，提前预知当前迁移的网络环境质量。 网络质量检测将持续4-5分钟。为了准确检测网络质量，检测时采用不限速机制（即

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平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原

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。基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： 高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异

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使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 声音分类的数据要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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准备数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据上传至OBS 在本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控

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、创建联邦学习实例、发布成在线推理服务。 具体操作请参见表1。 表1 模型管理操作 参数名称 参数描述 模型名称 模型的名称，与模型打包时保持一致。 模型版本 模型的版本，与模型打包时保持一致。 模型描述 模型的描述内容，与模型打包时保持一致。 不能超过256个字符。 上架状态 模型包的发布状态：

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通过云监控服务、应用运维管理、云日志服务等实现运维自动化 方案优势 记忆与反思能力 通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练

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概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 示例 CREATE TABLE houses ( id INTEGER, tax INTEGER

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图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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