标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进行标注。上传后的文件存储于OBS中，标注

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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Studio简称MLS，是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具，支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链，并支持编写自定义算子，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

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同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指

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部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”，开始将模型部署上线为在线服务。 图1

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部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中，待训练状态变为“运行成功”，单击版本管理区域中的“部署”，开始将模型部署上线为在线服务。 图1

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目标库接口 获取目标库分组 新增目标库分组 新增目标库分组V2 修改目标库分组 修改目标库分组V2 删除目标库分组 删除目标库分组V2 获取目标信息 按索引范围获取目标ID列表 按索引范围获取目标信息列表 获取目标库分组中的目标数量 目标批量添加 批量修改目标信息 删除目标信息

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Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，SDC的目标ID需要带上目标库ID（目标库ID_目标ID的形式）， 可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取 响应参数 状态码：

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目标库sql_mode中no_engine值检查 MySQL迁移和同步场景 表1 目标库sql_mode中no_engine值检查 预检查项 目标库sql_mode中no_engine值检查。 描述 迁移的对象中包含引擎为myisam的表，目标数据库sql_mode不能包含no_

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个组，按月拆分工作量为一个组。 新建目标：单击“新建目标”/“新建目标（工作量拆分）”，或者在已有目标中，单击（增加当前目标平级的目标），或鼠标放置到已有目标行，单击展示的（增加当前目标的子目标），在弹出的页面新建目标或子目标，新建目标/子目标时，参数配置说明如表1所示。 表1 参数配置说明

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、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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的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 声音分类

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、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。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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8 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则强制退出。为防止训练中退出，建议使用较大值。输入范围为6~6000。适当延长训练时间，500条文本的训练集建议选择运行120分钟以上。 60 训练偏好 performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小

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本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景

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均值为0，方差为1的标准正态分布。 归一化操作过程如下。 单击表头，选中需要执行归一化的特征列。 单击“特征操作”，从下拉框中选择“归一化”。 弹出“归一化”对话框。参数配置如下所示： 检查“已选择特征”是否为用户选择的特征列。 配置“归一化算法”。 单击“确定”。 在“特征操作流总览”区域会新增一个“归一化”节点。

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评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行部署上线的操作。 父主题： 文本分类

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超参优化的目标。 包含如下选项： auto max min 默认值：auto。 平均策略 计算指标的平均策略。 包含如下选项： auto macro micro weighted 是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习，默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习，默认开

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目标批量添加 功能介绍 目标批量添加，仅支持好望协议设备，使用该接口需要设备安装了目标算法，NVR800需要切换到人卡模式，SDC直连需要开启目标库对比 URI POST /v1/{user_id}/targets/batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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Integer 目标库分组ID：非负值，从获取目标库分组接口获取 target_ids 是 Array of strings 目标ID列表：数组长度范围[1,100] 目标ID：支持数字和-，长度范围[1,20]，需要已添加目标才可以删除，可以从按索引范围获取目标ID列表、获取目标信息、按索引范围获取目标ID信息中获取

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目标统计 统计设定区域内越线的人流量，超过阈值时生成告警。 前提条件 需开启实况自动抓拍开关，否则无法获取点位实况截图。请参考实况自动抓拍，或根据页面提示开启。 需开启目标智能开关，目标智能开启后会关闭其他智能，且设备可能会重启。 需阅读《机器视觉 人脸识别 算法协议》后同意目标功能授权。

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