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AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念

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量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之前，必须明确要分析什么？要解决什么问题？商业

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发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下，选择未发布的模型，单击模型名称，进入模型详情页。

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服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型，模型来源于AI Gallery；云服务订阅模型，模型来源于其他AI服务开发的模型。 订阅模型列表 在ModelArts的“模型管理>订阅模型”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。 订阅模型，可通过如下操作获得：

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开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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说明 chainID string 链名称。 txHash []byte 交易哈希。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil，反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 QueryRawMessage.class public RawMessage buildTxRawMessage(String chainId, byte[] txHash) throws CryptoException 参数说明

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交易管理 微信支付设置 支付宝支付设置 父主题： 设置网站后台

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管理交易 管理客户账户 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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管理交易 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包

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管理交易 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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交易管理 订单查询 销售配置管理 交易明细管理 父主题： 中资出海

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工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料，建立人工智能的智能模型库，利用人工智能模型训练，不断地进行迭代，最后将其应用到3C的电子测试中，以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构，实现了多模式的串行整合，并实现了云计算的迅速发行。

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托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个

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导入/转换ModelArts开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将在ModelArts开发的模型导入HiLens

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在线开发产品模型 概述 在线开发产品模型前需要创建产品。创建产品需要输入产品名称、协议类型、数据格式、所属行业和设备类型等信息，产品模型会使用这些信息作为设备能力字段取值。物联网平台提供了标准模型和厂商模型，这些模型涉及多个领域，模型中提供了已经编辑好的产品模型文件，您可以根据自

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导入/转换本地开发模型 技能可以抽象地理解为算法模型+逻辑代码。算法模型负责关键的AI推理，逻辑代码负责处理模型推理的结果。因此在HiLens Studio开发技能时，需要将模型导入HiLens Studio。 本章节介绍如何将本地开发的模型导入HiLens Studio，以及针

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所以离线开发产品模型就是按照产品模型编写规则和JSON格式规范在devicetype-capability.json中定义设备能力，在servicetype-capability.json中定义服务能力。因此离线开发产品模型需要熟悉JSON的格式。 由于离线开发产品模型文件相对在

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Framework(已停止演进)开发的AI技能并作为相应技能的管理平台。 支持基于ModelBox框架开发的AI应用并作为相应的管理平台。 技能开发 支持基础版控制台使用模板新建技能。 支持在开发环境HiLens Studio开发技能。 支持 ModelArts Pro 开发可训练技能。 提供ModelBox

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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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