录入业务模型 创建信息架构 录入资产目录 录入基础数据 父主题： 应用业务模型使用指导

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新增模型业务编码 功能介绍 调用该接口为指定模型的 数据实例 生成业务编码。在调用该接口前请确保数据模型具有“业务编码生成器”功能。 接口约束 功能列表勾选了业务编码生成器的模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservice

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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应用业务模型使用指导 业务使用介绍 采集技术模型 录入业务模型 检索模型 模型管理 数据源管理 配置模型地图 配置ABM级联 配置业务术语 收藏模型数据

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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。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为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。复杂场景工作量预计不超过25人天

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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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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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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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删除iDEE业务面上的模型 模型不再使用时，可通过删除功能，将模型彻底删除。删除后的模型不可恢复，请谨慎操作。 前提条件 已获取具有相应角色权限的账号和密码。 删除模型 登录iDEE控制台。 在“几何数据转换服务”所在行，单击“访问服务网址”，进入iDEE业务面。 在左侧导航栏中，单击“工作台”，进入“工作台”页面。

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文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业

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通过iDEE业务面管理模型 使用iDEE对模型进行格式转换 使用iDEE对模型进行在线可视化 修改iDEE业务面上的模型信息 删除iDEE业务面上的模型

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 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

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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说明 模型名称 用户自定义，用于在iDEE业务面中标识模型。 模型名称建议简明扼要，可以准确描述模型的功能或用途。长度不能超过260个字符，且不能包含<>:"/\\|?*：？特殊字符。 模型描述 对模型的简明扼要描述，包括模型的用途、功能和特点，确保其他用户可以快速理解模型的核心概念。

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Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。 Flume业务配置及模块

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修改iDEE业务面上的模型信息 当iDEE业务面上的模型信息发生变动需要修改时，您需要及时修改模型信息，以保障模型信息的准确性。 前提条件 已获取具有相应角色权限的账号和密码。 编辑模型信息 登录iDEE控制台。 在“几何数据转换服务”所在行，单击“访问服务网址”，进入iDEE业务面。

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Flume业务模型配置说明 业务模型配置指导 本章节适用于 MRS 3.x及之后版本。 本任务旨在提供Flume常用模块的性能差异，用于指导用户进行合理的Flume业务配置，避免出现前端Source和后端Sink性能不匹配进而导致整体业务性能不达标的场景。 本任务只针对于单通道的场景进行比较说明。

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在展开的“格式转换”页面，单击“转换模型”。 在展开的“转换模型”页面，设置如下信息，单击“确认”。 图2 转换模型 表1 新建模型参数说明 参数 说明 文件名称 用户自定义，表示转换后的模型的名称。 模型名称的长度不能超过260个字符，且不能包含<>:"/\|?*？：特殊字符。 目标格式 根据实际业务需求，选择需要转换的格式。

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特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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。 已发布区域：北京四、北京二

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日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，

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