NodePort flink-operator-controller-manager-metrics-service flink-operator-system ClusterIP flink-operator-webhook-service flink-operator-system

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标：mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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下所创建的应用列表。 单击目的端规格配置框中的“规格评估”按钮，进入评估单应用页面。 在选择应用的下拉列表中，选择需要进行资源规格评估的应用。 在选择资源区域，勾选应用内，需要评估的资源。 根据表1，配置评估策略。 表1 评估策略参数说明 参数 说明 购买区域 选择在华为云购买资

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下所创建的应用列表。 单击目的端规格配置框中的“规格评估”按钮，进入评估单应用页面。 在选择应用的下拉列表中，选择需要进行资源规格评估的应用。 在选择资源区域，勾选应用内需要评估的主机资源。 根据表1，配置评估策略。 表1 评估策略参数说明 参数 说明 购买区域 选择在华为云购买

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进入评估页面 登录“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的查看，进入“应用资产”页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“评估”，进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面

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情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并比”、“精准率”、

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。 此设置不对用户开放，输入厂家密码后，才会显示该设置入口。 图3 节能评估 创建评估期 单击【新增】，选择时间，创建节能评估期。当前评估期发布后，才能再次【新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【

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迁移评估 数据库迁移上云前需要进行充分地评估和验证。 根据待迁移数据的现状和未来业务规模，分类进行评估和准备，详细信息如表1所示。 表1 迁移前评估和准备 评估项 说明 迁移数据量与DDM、RDS的实例规格 关于源数据库数据拆分，建议采用先垂直拆分，后水平拆分的方式。 对于源My

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号，不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估，包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不支持语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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性存储所

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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