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（停止维护）Kubernetes 1.13版本说明
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训练模型
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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训练模型
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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训练模型
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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附录
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基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator ，把Flink集群描述成yaml文件，接触kubernetes的
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AI开发基本概念
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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
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查询单个样本信息
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strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects 样本分配的标注人列表，记录这张样本分给了哪些团队成员，用于团队标注。
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批量更新样本标签
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批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签，包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时，表示删除该样本的标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
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查询单个样本详情
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查询单个样本详情 根据样本ID查询数据集中指定样本的详细信息。 dataset.get_sample_info(sample_id) 示例代码 根据ID查询数据集中样本的详细信息 from modelarts.session import Session from modelarts
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执行样本对齐
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200 执行样本对齐作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行样本对齐作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
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创建纵向联邦学习作业
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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F
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训练模型
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别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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排序策略
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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。
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更新应用版本
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数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本后，您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型精准率”、“模型召回率”、“F1值”、“更新时间”和可执行的“操作”。
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迁移学习
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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据
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负载均衡
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负载均衡 查询集群支持的elbv3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API
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负载均衡
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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。 在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。 服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略
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负载均衡
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Cloud Huawei负载均衡demo为例测试负载效果。 此demo中包含consumer、provider-one、provider-two、provider-three四个微服务，分别启动4个微服务，然后通过界面访问： http://${consumer-ip}:8090/load-balance
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负载均衡
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Cloud Huawei负载均衡demo为例测试负载效果。 此demo中包含consumer、provider-one、provider-two、provider-three四个微服务，分别启动4个微服务，然后通过界面访问： http://${consumer-ip}:8090/load-balance
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检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
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