在线体验 在线体验KooCLI 在线体验功能特性

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在线订购 操作场景 根据实际业务需求，为边缘小站选择合适的计算和存储资源，确认价格并下单。 请通过产品规格，提前了解计算和存储资源的详细规格。更多关于CloudPond服务的计费项和付费方式，请参见计费说明。 前提条件 已完成边缘小站注册。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的“”，选择区域。

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在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生

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为了降低应用侧的开发难度、提升应用侧开发效率，物联网平台向应用侧开放了丰富的API。本文档以在线调试（即 API Explorer ）为例，使用API Explorer可以无码化快速调用接口。API Explorer提供在线API检索及接口调试，您可以使用在线调试快速接入物联网平台。操作步骤

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IAM委托 请使用云服务为OBS、配置策略包含OBS OperateAccess的委托。 如果无符合上述规则的委托，请新建委托后再选择。 单击“确定”，完成在线解压策略创建。 使用API 设置在线解压策略 复制在线解压策略 OBS支持通过控制台方式复制在线解压策略，不支持通过API、SDK、OBS

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中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将

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使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务，您可以记录与D

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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停止计费 在不需要使用ModelArts服务功能时，需要删除或停止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 W

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包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

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时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让

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小的约束限制。 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载，只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问推理容器，且在线服务必须处于“运行中”状态。

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中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将

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据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

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登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表。 在“在线服务”页面，您可以单击目标服务操作列的“编辑”，进入“编辑在线服务”页面。 在线服务配置方法，请参见创建在线服务，配置结束单击“立即修改”。 启动服务 当在线服务创建完成后，用户可以根据业务需求启动服务运行，当服务状态为“运行中”

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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中确认继续运行后，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将AI应用部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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