深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

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标记镜像 使用health docker tag命令给待上传的镜像打标签。 执行镜像相关命令，请在本地搭建Docker环境，要求安装的容器引擎版本必须为1.11.2及以上。 默认标记到当前所在项目，需先使用切换项目命令进入想要上传镜像的项目。 命令结构 health docker

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单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“可以进入到样本清单明细页面，查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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流量标记 Java Chassis通过Handler实现了基于流量标记治理能力。其中Provider实现了限流、熔断和隔离仓，Consumer实现了重试。 使用流量标记治理能力，首先需要在代码中引入依赖： <dependency> <groupId>org.apache.servicecomb</groupId>

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objects 样本标签列表。 metadata 否 SampleMetadata object 样本metadata属性键值对。 name 否 String 样本文件名称，名称不能包含!<>=&"'特殊字符，长度为0-1024位。 sample_type 否 Integer 样本类型。可选值如下：

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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下：

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面向个人/组织的云端多人协同样本标注与管理，支持基于多光谱、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注，覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景，实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢

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批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 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 /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

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数据标记柱图 数据标记柱图是柱状图的一种，通过柱形图的形式展现数据的整体表现，额外的数据标注更直观的展现数据的大小。 在大屏设计页面，从“全部组件 > 图表”中，拖拽“数据标记柱图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 数据标记柱图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片

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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 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题： 数据管理

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样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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查询样本对齐结果 功能介绍 查询样本对齐结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/sample-alignment-result 表1 路径参数

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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