创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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创建模型 构造一个模型。HiLens kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。模型构造失败则会抛出一个CreateError，并在日志上打印出错误码（例如0x1013011为模型路径错误）。当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。

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班组建模 组长系数与组员系数决定了，这个班组的工资计算逻辑；班组长是组员的一份子，所以需要维护组员后，再在编辑中选择该班组中的班组长 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的班组建模，右侧出现班组信息 图1 班组建模 新增班组（进入到班组建模界面、单击新增、填写基本信息、单击确认） 图2

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云端建模简介 云端建模是一种实现开箱即用，随时随地无工作站的建模服务。主要包括数据导入、区块应用、空三计算、三维重建等功能，支持专业建模、快速建模多种实景三维体验。 在建模前，您需要了解下三维实景建模的基本概念。 父主题： 实景三维建模

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行OT数采

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创建模板 功能介绍 创建模板 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 POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eih

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工序转移模式 工位的工序转移模式。 默认为下游工序TraceIn触发。目前支持OUT过站触发、下游工序TraceIn触发、人工触发,包括机器人RFID触发。 自动化程度 工位的自动化程度。 默认为半自动。目前支持纯手工、半自动、全自动、联动化、自主化。 单击“保存后关闭”，工位添加完成。

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复制资源方案 在“资源方案建模”页面，单击“发布”状态的资源方案记录“操作”列的“更多 > 复制到”，复制资源方案。 查看资源方案 在“资源方案建模”页面，单击待查看的资源方案记录“资源方案名称”列，查看资源方案详情。 查询资源方案 在“资源方案建模”页面，在资源方案列表上方输

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数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务 SDK服务

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向由构建元素指向代码元素。 前提条件 因为构建模型主要是描述创建出来的构建元素与代码元素的Build From构建关系，所以在画构建模型设计前必须要先完成代码模型的设计。 建模步骤 创建构建模型。 创建新的构建模型图或者在已有的构建模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实

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数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 数据分类管理 结构化文档管理 父主题： API

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本章节从如何新建对象，到定义对象的字段来添加属性，让您快速熟悉数据对象建模的过程。 示例：以新建一个班级Class对象为例，介绍如何进行数据对象建模。在班级Class对象中，将会添加一个自定义字段班级编号number，并给name（标准字段）和number赋值。 表2 对象的字段 对象 字段来源 字段名称

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 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

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边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务，U CS 支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。 统一生态建设 UCS构建了标准的金融应用生态，可以实现应用的跨地域跨云的统一分发和部署，支持业务实例跨云迁移。

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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政府数据融合共治 金融联合营销 传统金融企业联合营销模式中，金融企业往往需要将双方的数据集中到一个安全实验室中进行标签融合，模型训练，但常面临数据泄露和隐私等挑战。联邦建模采用分布式架构进行部署和建模，参与联合营销的企业原始和明细数据不出库的前提下进行跨域数据建模，实现精准营销，同时保障企业数据安全与个人隐私。

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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创建模型包 “新建模型包”适用于多模型打包场景，用户可以将多个归档的模型合打成一个模型包。或者当用户需要引入外部模型文件时，可以使用“新建模型包”创建一个模型包模板，创建后可对空模型包进行编辑操作，按照需求添加文件。 支持对Jupyterlab环境中归档的模型包进行新建模型包操作。

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构建模板集 如需在“轻应用构建”平台构建事件流、看板，管理应用列表，需先创建模板集。本节介绍如何创建模板集。 操作步骤 登录圆桌，在页面右上角单击“轻应用构建”，进入“轻应用构建”平台。 在“我的模板集”首页，单击左上角“新建模板集”。 在弹出的“新建模板集”弹框中，输入模板集名

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