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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 W

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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基于商业的理解，整理AI开发框架和思路。例如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获

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映射到服务容器内的本地路径，“主机存储”方式是指将计算节点所在机器的本地路径映射到服务容器内的本地路径。 主机路径 挂载使用的容器外部的路径，用于服务容器内和外部数据交互。用户只有在工作路径中放置数据集等文件，服务才能读取到；服务运行作业生成的结果、日志文件也会输出到工作目录，供用户查看、获取。

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集合了众多顶尖科技的全新智能设备。 6. 它凝聚了我们对科技的热爱和对未来的追求，以人性化的设计、出色的性能和前所未有的创新，为您带来前所未有的使用体验。 7. 无论您是面对繁忙的工作，还是处理繁琐的家务，亦或是希望能有更多时间陪伴亲人，家用机器人都可以成为您的得力助手。 8.

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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Explorer中修改接口参数，即可自动生成对应的代码示例。同时，可在 集成开发环境 CloudIDE中完成代码的构建、调试、运行等操作。 图1 API Explorer 接口与API对应关系 对话机器人接口与API的对应关系参见表1。 表1 接口与API对应关系 接口 API 问答机器人会话 POST /v

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图解对话机器人

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智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问

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为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。 （可选）为了提升问答管理的效率，您可将问题和答案通过指定的格式维护，并导入进系统中，完成问题答案的批量录入。 选中一条问答，单击“”。 系统导出一个.json文件，打开后，各字段的含义如下：

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单击“确定”。在“编辑测试用例”页面单击“保存”。 在“测试用例管理”页面选中您需要执行的用例，单击“执行测试”。 执行后，系统自动在已激活的领域中执行测试用例，并输出测试结果。 针对失败的用例，您可单击通话详情，查看实际返回值，单击流程轨迹列对应的流程链接，查看会话轨迹。 父主题： 其他操作

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创建智能问答机器人 场景描述 本文以某企业的IT呼叫中心为例，此呼叫中心每天都要为企业内部员工解答大量的IT问题，其中包括大量重复回答的问题。为了降低运维成本，该呼叫中心开始使用CBS的智能问答机器人提供自助问答服务。 本文介绍了购买、使用的主要流程和操作步骤。指导您快速了解并创建一个问答机器人。

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开始的utc时间 统计开始的utc时间。 结束的utc时间 统计结束的utc时间。 获取问题提示 获取用户输入问题的提示问题列表。 输入参数 获取问题提示执行动作，相关参数说明如表8所示。 表8 获取问题提示输入参数说明 参数 必填 说明 用户输入的问题 是 用户输入的问题。 最多提示条数

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支持领域知识挖掘，提供易用的标注工具挖掘领域词。 全面的对话管理 支持自然语言多能力融合，智能对话中控。 灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作。 支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景。 高效训练部署 基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力。 支

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新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。

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硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA 云服务器 提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险

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单击监控器操作列的“查看历史异常成本记录”，可以查看上报的所有异常记录。 如图所示，表示2024.6.20日产生了包年/包月的异常成本，与同一时间的预测最大值相比，实际增加了3.50元，主要涉及的产品是 对象存储服务 器等。 单击“发现日期”超链接，可以查看异常成本的详细信息，以及潜在的根因分析。

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