联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

查看更多 →

发布测试 OBS 2.0支持调用机器人 问答机器人面向客户的问答界面需要您根据自己业务需求进行开发，前台界面收到客户问题后，调用问答机器人的接口，并与机器人进行交互，最终将问答机器人返回的答案呈现给客户。交互的过程中，问答机器人会基于知识库配置，对传入的客户问题进行搜索处理，并返回答案。

查看更多 →

GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →

GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

查看更多 →

AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

查看更多 →

天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

查看更多 →

什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

查看更多 →

关闭编译成功的窗口。若想了解更多关于发布应用的设置，请参见如何编译发布应用。 单击左下角的，在“发布应用”页面选择“我的仓库”。 设置版本号和描述信息，单击“发布”。 图2 发布到我的仓库 发布成功后，页面显示“程序包已经被成功上传到我的仓库”。 在AstroZero开发环境右上角，单击用户名，选择“运行环境”。

查看更多 →

单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名单策略展示在白名单策略列表中，您可以查看策略的“策略名称”、“已生

查看更多 →

相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景， TICS 能

查看更多 →

Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

查看更多 →

重装前请确保您下载的安装包和证书文件已经保存，如果未保存，请将边缘节点删除后，重新注册新的边缘节点。 如果您要下发的是容器应用，请确认您的边缘节点是否启用了容器引擎。如果未启用容器引擎，您将无法下发容器应用。 边缘节点资源不足 查看容器异常的原因。 将您的鼠标放在实例状态旁的图标处，查看应用下发失败原因。

查看更多 →

支持领域知识挖掘，提供易用的标注工具挖掘领域词。 全面的对话管理 支持自然语言多能力融合，智能对话中控。 灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作。 支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景。 高效训练部署 基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力。 支

查看更多 →

ow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch版本镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。

查看更多 →

者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业，当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像，CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。

查看更多 →

新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

Explorer中修改接口参数，即可自动生成对应的代码示例。同时，可在 集成开发环境 CloudIDE中完成代码的构建、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 /v

查看更多 →

图解对话机器人

查看更多 →

创建智能问答机器人 场景描述 本文以某企业的IT呼叫中心为例，此呼叫中心每天都要为企业内部员工解答大量的IT问题，其中包括大量重复回答的问题。为了降低运维成本，该呼叫中心开始使用CBS的智能问答机器人提供自助问答服务。 本文介绍了购买、使用的主要流程和操作步骤。指导您快速了解并创建一个问答机器人。

查看更多 →

智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问

查看更多 →