资源方案建模 维护指定产品的工艺路线中需要的资源信息，通过配置工序中的资源，来定义使用的工治具。 系统支持资源方案的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工艺流程建模。 已维护资源规格定义。 注意事项 非“发布”状态的资源方案其他

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图2 导出系统对象数据 场景描述 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。

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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 父主题： API

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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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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模

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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进行进程应用的开发

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设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合，是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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构建模型 自定义模型规范 自定义镜像 规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型

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建模功能，将已有物理表反向建模至xDM-F的数据模型中，帮助您无需再次执行创建模型的操作，即可快速创建数据模型，节省了大量时间成本。 反向建模主要分为如下两部分： 数据库管理：提供新增、编辑、删除和查看数据库功能，可读取数据库表信息，进入数据库建模状态。 建模管理：提供建模、批量

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数据建模引擎 表1、表2和表3分别展示了登录数据建模引擎后的产品功能。 表1 应用级功能概览 功能名称 功能描述 发布区域 数据看板 展示当前应用下所有的数据实体、关系实体、 数据实例 的数量以及最近的变化趋势。 华北-北京四 我的工作空间 展示当前登录用户的导出和导入任务清单，支持任务里导出、导入文件的下载。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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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货。 方案优势 核心技术1：海量家居家装方案，训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成：用户CAD图（dwg/dxf/JPG格式）导入软件，即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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进后的新模型。 创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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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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