中软国际数据治理专业服务解决方案实践

placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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n_clusters auto auto 数据样本的种类数，默认为auto，即按照目录中图片个数取类别总数，可指定具体类别数，如4。 do_validation 否 True 是否进行数据校验，可填True或者False。表示数据去冗余前需要进行数据校验，否则只进行数据去重。 输入要求 算子输入分为两种，“数据集”或“OBS目录”。

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数据去重 SimDeduplication算子概述 可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图1 SimDeduplication效果图

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number FROM ( SELECT *,

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Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number FROM ( SELECT *,

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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数据集行去重 概述 “去重”节点用于删除数据集中的重复行（假如有两行相同，保留其中一行）。 对于那些不允许有重复记录输入的节点算法，可以先使用该算法做预处理。 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

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窗口去重 功能描述 窗口去重是一种特殊的去重，它根据指定的多个列来删除重复的行，保留每个窗口和分区键的第一个或最后一个数据。 对于流式查询，与普通去重不同，窗口去重只在窗口的最后返回结果数据，不会产生中间结果。它会清除不需要的中间状态。 因此，窗口去重查询在用户不需要更新结果时，

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系统会从原始数据中去除上述噪声点，并采用线性插值的方法对去除噪声的数据进行填充。操作步骤如下。 单击表头，选择需要数据去噪的特征列。 单击“数据准备”，从下拉框中选择“数据去噪”。 弹出“数据去噪”对话框。检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 单击“确定”，执行数据去噪。 父主题： Python和Spark开发平台

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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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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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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的设计与思路才能保障服务，这对于运维人员来说，门槛更高了。在这种情况下，更多时候可能需要一个算法人员去端到端负责，这样一来，人力成本就会过高。这种模式在少量模型应用的场景是可行的，但是当规模化落地AI应用时，人力问题将会成为瓶颈。 MLOps功能介绍 机器学习开发流程主要可以定义

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数据扩增 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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可信联邦学习作业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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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