rk”。 单击CCE控制台中的“操作记录”，查看集群操作记录详情。 在浏览器Console的“Filter”栏里输入“jobs”，过滤出jobs列表，单击该名称并选择“Preview”页签，在左侧列表选择本次操作对应的job，其中uid字段即为job的uid。 图4 获取job_id

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rk”。 单击CCE控制台中的“操作记录”，查看集群操作记录详情。 在浏览器Console的“Filter”栏里输入“jobs”，过滤出jobs列表，单击该名称并选择“Preview”页签，在左侧列表选择本次操作对应的job，其中uid字段即为job的uid。 图5 获取job_id

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于编译成功的代码对模型训练工程的数据集进行训练，输出训练报告。用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练，直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程：创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。

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状态”为“上架中”的模型。 模型包名称 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数，表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集超参 设置当前训练任务的数据集超参，与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称，与模型训练保持一致。

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单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源 数据实例 ”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。

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创建工程 创建联邦学习工程，编写代码，进行模型训练，生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务，作为联邦学习实例的基础模型包。 在联邦学习部署服务创建联邦学习实例时，将“基础模型配置”选择为“从NAIE平台中导入”，自动匹配模型训练服务的联邦学习工程及其训练任务和模型包。

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超参名称，可根据算法自定义设置。 超参类型 超参的类型，请根据实际情况选择超参类型。 超参范围 超参的取值区间，请根据实际需要设置超参最小值和最大值。 使用多进程 超参优化过程是否启动多进程，默认开启。 单击“超参优化配置”对应的图标，运行代码框内容。 使用模板代码进行超参优化。 单击“超参优化配置”

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详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心 > SDK文档”查看。 当前代码已预置运行超参，可使用默认值。 超参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超参优化。 勾选“运行超参”后的“超参优化”复选框，可配置运行超参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、

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查询超参搜索某个trial的结果 功能介绍 根据传入的trial_id，查询指定trial的搜索结果。 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。 URI GET /v2

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items items object 超参搜索列表。 表4 items 参数 参数类型 描述 header Array of strings 超参搜索所有trial结果的字段信息。 data Array<Array<String>> 超参搜索所有trial结果的每条数据列表。 请求示例 如

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基于Pod实例画像的资源超卖 Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。基于Pod实例画像的超卖量算法会同

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。

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模型可视化作业中各参数的意义？ 可视化作业通过TensorBoard提供能力，TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题： 功能咨询

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储

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即仅在hint所在的子查询中生效，在该语句的其它子查询中不生效。 guc_name表示hint指定的配置参数的名称。 guc_value表示hint指定的配置参数的值。 如果hint设置的配置参数在语句级别生效，则该hint必须写在顶层查询中，而不能写在子查询中。对于UNION、

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l表示hint设置的配置参数在子查询级别生效，即仅在hint所在的子查询中生效，在该语句的其它子查询中不生效。 block_name表示语句块的block_name，详细说明请参考block_name。 guc_name表示hint指定的配置参数的名称。 guc_value表示hint指定的配置参数的值。

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可选参数的使用 数据API中使用中括号[]标记可选参数，例如以下SQL执行语句： select * from table01 where id=${id} [or sex='${sex}'] 用[]括起来的那部分语句，表示当后端服务请求中携带参数${sex}时候，才会生效；不带参

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model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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