直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所

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如何导出函数中的代码？ 登录函数工作流控制台，单击函数名称进入函数详情页，单击右上方操作栏下的“导出函数”，继续单击“导出函数代码”。 通过导出函数API接口获取函数代码。 父主题： 创建函数

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray Tune（用于超参数调整）、RLlib（用于强化学习）、Ray Serve（

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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函数常规信息中的“应用”如何理解？ “应用”实际作用就是文件夹功能。当前创建的新函数所属应用均为“default”应用，且无法更改，新版本里会逐步弱化并下线老界面的“应用"概念，未来会通过标签分组的方式来管理函数的分类等。 父主题： 产品咨询

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该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，

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证，且账号不能处于欠费或冻结状态，请根据资源和成本规划中预估价格，确保余额充足。 卸载解决方案前，请先确保OBS桶中无数据，否则解决方案将卸载失败。 该解决方案暂不支持OBS上传加密文件，上传视频大小以对象存储服务 OBS桶的上传要求为准。

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取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

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取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

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取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

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取消查询处理中函数 客户端应用可以使用本节描述的函数，要求取消一个仍在被服务器处理的命令。 PQgetCancel PQfreeCancel PQcancel 父主题： libpq接口参考

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练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般来说，一个正常的Loss曲线应该是单调递减的，即随着训练的进行，L

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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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体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度

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Python语言的函数中，中文注释报乱码错误 使用Python语言在线编辑代码，需要输出中文时，请在编辑器中增加如下代码： # -*- coding:utf-8 -*- import json def handler (event, context): output = 'Hello

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Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。

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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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