模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图10所示。 图10 预测算链运行成功

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载体。 算链中的算子之间可以通过有向无环图（DAG）的形式组合，也可不与任何算子组合，一个算链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程中，通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行，而未按DAG形式组合的算子则按照添加至算链的先后顺序运行。 MLS中的一个算链可转换成

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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, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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本章提供了2个快速入门教程，通过一个餐厅经营销售量预测的算链建模示例，帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程，您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节，一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模，您可以参考从0到1利用ML

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理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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固有的、根因的冲突。在AI应用落地的过程中，也有类似的冲突。AI应用的开发门槛较高，需要有一定的算法基础，而且算法需要快速高效地迭代。专业的运维人员追求的更多是稳定、安全和可靠；专业知识也和AI算法大相径庭。运维人员需要去理解算法人员的设计与思路才能保障服务，这对于运维人员来说，

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AI开发基本流程介绍 什么是AI AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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什么是AI应用 基本概念 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用的能力，目的就是将隐藏在一大堆数据背后的信息进行集中处理并提炼，总结得到所研究对象的内在规律，从而提供相应的服务。

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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示。 图1 算链列表 预置算链 资产管理界面中，预置算链如图1中红色框所示，开发者可以直接打开这些预置算链，并对这些算链进行运行或编辑等操作。 自定义算链 自定义算链类别中保存着开发者自行开发的或通过预置算链创建的算链，如图1中蓝色框所示，初始为空。 父主题： 算链操作

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如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标，即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类，展开其子类数据分析、特征工程

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发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相

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提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。医疗智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势

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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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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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