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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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“运行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习物体检测项目默认将服务部署为在线

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“运行中”，部署完成。 在自动学习界面中，仅支持将训练后的模型部署为在线服务，如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”，请参见自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？。 服务测试 您可以在“部署上线”页面，选择对应的服务类型，例如自动学习图像分类项目默认将服务部署为在线

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模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面，单击创建成功的项目名称，进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面，单击右上角的“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

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Service，IMS）， 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ）等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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自动映射回调函数。该函数在framework\omg\register.h中定义。Status AutoMappingFn(const google::protobuf::Message* op_src, ge::Operator& op);

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自动映射回调函数。该函数在framework\omg\register.h中定义。Status AutoMappingFn(const google::protobuf::Message* op_src, ge::Operator& op);

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CCE.ConfigMap 模型说明 CCE.ConfigMap用于为云容器引擎服务（CCE）的集群创建提供基本配置信息存储服务。ConfigMap中不能包括敏感信息。 目前不支持ConfigMap动态挂载。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest

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resourceManager MapReduce ResourceManager地址 name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的AI应用版本。如第一次训练版本号为“0

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练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。

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数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch

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FGS.TimerEventMap 模型说明 FGS.TimerEventMap用于创建 函数工作流 服务的TIMER定时触发器资源。通过TIMER定时触发器，可定时触发函数执行。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 name 是 TIMER触发器的名称 参数类型：string

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如何做课程学习？ 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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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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例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。 图2 成本和用量预测

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查看问答机器人 购买的机器人，会显示在您对话机器人服务控制台中，智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角，您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人，或者输入名称关键字，单击进行查找。对于包年包月的机器人，可以进行机器人管理、续费、规格修改。 机器人管理：进入机器人配置界面，

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Bitmap索引 该功能通过BitmapIndexSupport设置，迁移过程中默认注释掉Bitmap索引。 输入：Bitmap索引 1 2 3 CREATE BITMAP INDEX emp_bitmap_idx ON index_demo (gender); 输出 1 /*CREATE

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