执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。 示例 --创建数据表。 gaussdb=#

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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知识共享”，并单击“添加机器人ID”，设置共享的内容。 选择需要共享的知识库或者技能。 输入其他问答机器人ID（被分享的机器人）。机器人ID可在CBS控制台，机器人列表中获取。 图1 知识共享 单击“确定”完成共享设置。 父主题： 智能问答机器人

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AI应用交付会直接在实验迭代结束后以输出的模型为终点。当应用上线后，随着时间的推移，会出现模型漂移的问题。新的数据和新的特征在已有的模型上表现会越来越差。在MLOps中，实验迭代的产物将会是一条固化下来的流水线，这条流水线将会包含数据工程、模型算法、训练配置等。用户将会使用这条流

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“超参的默认值以及取值范围”表的内容。 示例 gaussdb=# CREATE

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ABLE系统表显示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段 名称 类型 描述 queryid bigint

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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。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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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。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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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 /v1/{project_id}/qabots/{qabot_id}/chat

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图解对话机器人

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为创建中，创建成功后状态为可用。 图1 问答机器人列表 步骤2：新建语料 在问答机器人列表中，单击“机器人管理”。在“问答机器人”页面左侧导航栏中选择“知识库 > 问答管理”，在问答管理页面执行如下操作。 在问答管理中单击按钮新建问题分类，例如“IT问题”。 在问答管理中单击“新

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说明请参考表9。 表9 获取问题提示输出参数说明 参数 说明 问题列表 推荐问列表。 关键词统计 用户问关键词统计。 输入参数 关键词统计执行动作，相关参数说明如表10所示。 表10 关键词统计输入参数说明 参数 必填 说明 用户问题关键词列表 是 用户问题关键词列表显示的个数。默认值为10，取值范围[1-50]。

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管理机器人测试用例 前提条件 您已经参照配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）完成流程和机器人的配置。 管理测试用例有什么用？ 自动测试可以使运维人员使用自动测试文本来批量测试对话，来验证机器人的回复是否满足预期，减少验证语料是否正确的工作量。 操作步骤 选择“配置中心>机器人

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置造成影响。 测试问答机器人。 单击状态列的“激活”，激活问答机器人。 关闭“管理问答组*”页面，单击新增加的问答组后的“更多 > 测试”，选择“测试激活问答组”。 在输入区域输入问题或关键字，单击“”按钮。 配置成功的问答机器人，此时会返回回答及相似问列表。 父主题： 操作员：配置智能机器人

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能问答机器人的版本有基础版、高级版、专业版和旗舰版，您可根据自己业务的需求选择对应的版本。 图1 智能问答机器人使用流程图 表1 智能问答机器人使用流程说明 流程 说明 操作指导 创建问答机器人 选择购买基础版、高级版、专业版或旗舰版智能问答机器人。 问答接口调用默认按调用次数计费，也可以购买接口调用优惠套餐包。

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