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-F，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功能模块

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创建模型 在创建 知识图谱 之前，您可以在KG服务上通过选择模型框架和上传训练数据来创建模型，用于后续创建图谱过程中的信息抽取。 训练模型框架介绍 KG服务提供不同类型的关系抽取模型，以应对用户不同的条件与需求。 KG服务当前提供以下训练模型框架供您自定义模型： DGCNN是一个较为

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执行Agent操作：给对应机器资源执行UniAgent的安装、升级和卸载操作。 同步资源 登录COC。 在左侧导航栏选择“资源管理 > 应用资源管理”，进入“应用资源管理”页面，选择“资源管理”标签，单击按钮同步资源。 图1 同步资源 创建应用并建模 在左侧导航栏选择“资源管理

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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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情页面。 在“模型定义”页签下，单击“自定义模型”。 填写“服务ID”、“服务类型”，单击“确定”。 服务ID、服务类型自定义。 展开服务列表，单击“添加属性”，分别添加电流、电压两个属性。 添加“电流”属性，属性名称为“Current”，如下图所示： 添加“电压”属性，属性名称为“Voltage”，如下图所示：

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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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华北-北京四 表2 数据模型级功能概览 功能名称 功能描述 发布区域 基础数据服务 任何实体模型都具有的功能服务，应用通过生成的基础数据服务原子接口，可实现基础服务调用。 华北-北京四 文件服务 支持通过数据建模创建文件类型属性即可实现多种非结构化数据管理的诉求，无需任何开发即可拥有数据对象的文件管理能力。

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创建模板 功能介绍 通过将本地模板文件上传至服务器的方式来创建模板。 URI POST /v2/templates 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 模板内容，详情请参见UploadResource。 archive_content

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创建模型服务 创建部署服务 创建接入模型服务 父主题： Agent编排中心

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-可见范围 图17 可见范围1 图18 可见范围2 推送内容 通过推送消息，提醒学员学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-推送内容

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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开发视图 部署视图 运行视图 用例视图 架构信息 架构检查 02 入门 从0到1，快速学习架构建模知识。 快速入门 创建模型工程 创建模型图 创建元素 创建连线关系 04 使用UML视图 统一建模语言UML。 UML视图 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图

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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、sex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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