机器学习中的线性模型_Standard Workflow-华为云

Standard Workflow

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

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修订记录

变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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计费说明

据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版对业务场景为极特殊的复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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基本概念

在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。模型包将模型

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大模型开发基本概念

预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号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

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精度调优前准备工作

Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整的模型和参数，但在每个进程上或模型并行组中处理不同的数据。因此，数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP：张量并行也叫层内并行，通过将网络中的权重切分到不同的设备，从而降低单个设备的显存消耗，使得

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应用场景

本节介绍Fabric服务的主要应用场景。数据工程高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。大模型使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？

在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测）序号图片异常显示字段图片异常说明

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ModelArts

使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务自定义镜像用于推理部署从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习简介自动学习功能介绍项目分类

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CREATE MODEL

attribute_list 枚举训练模型的输入列名。取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。

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CREATE MODEL

CREATE MODEL 功能描述训练机器学习模型并保存模型。注意事项当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。父主题： C

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CREATE MODEL

attribute_list 枚举训练模型的输入列名。取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。

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排序策略

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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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？

自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？模型统一管理针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。自动学习生成的模型，不支持下载使用。图1 自动学习生成的模型

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？

自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？模型统一管理针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。自动学习生成的模型，不支持下载使用。图1 自动学习生成的模型

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什么是Workflow

点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。图3 工作流 Workflow提供的样例 ModelArts提供了丰富的基于场景的工作流样例，用户可以前往AI

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在MaaS中创建模型

Studio控制台左侧导航栏中，单击“我的模型”进入模型列表。单击模型名称，进入模型详情页面，可以查看模型“基本信息”和“我的版本”。基本信息：可以查看模型名称、ID、来源模型等信息。我的版本：单击版本号进入“版本详情”页面，可以查看各个模型版本的详细信息和任务记录。删除我的模型删除操作无法恢复，请谨慎操作。

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在ModelArts中训练好后的模型如何获取？

在ModelArts中训练好后的模型如何获取？使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。父主题： Standard模型训练

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在Dify中配置支持Function Calling的模型使用

配置项说明模型名称 MaaS“调用说明”页面显示的模型名称。 API Key MaaS“API Key管理”页面中创建的API Key。具体操作，请参见创建API Key。 API Endpoint URL 服务调用界面中MaaS服务的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions”

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Kubeflow部署

Kubeflow部署 Kubeflow的诞生背景基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算

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什么是对话机器人服务

什么是对话机器人服务对话机器人服务（Conversational Bot Service）是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。对话机器人服务包含以下子服务：

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