智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 图2 可用模型页面 在可用模型页面中，管理模型。 表1 管理模型 操作 操作说明 启用模型 在模型列表中，单击目标模型所在行“操作”列的“启用”。 说明： 如需批量启动模型，可以勾选所有需要启动的模型，然后单击列表左上角的“启用”。 当模型状态更新为启用，则表示启动模型成功。

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组合，是整体与部分的关系，但部分不能离开整体而单独存在。 Aggregation 聚合，是整体与部分的关系，且部分可以离开整体而单独存在。 Dependency 依赖，是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助。 建模示例 从工具箱中拖入功能域和特性元素到功能模型图中，以一个应用部署功能为例建立如下图所示模型结构：

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Dependency 依赖，是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助。 Usage 使用，是一种使用的关系。表明一个模块在运行的时候，需要使用另外一个模块。 Build From 构建关系，表示当前构建结果从某一代码目录或者代码文件构建而来，仅适于构建元素与代码元素之间的关系，连线方向由构建元素指向代码元素。

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依赖，是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助。 Usage 使用，是一种使用的关系。表明一个模块在运行的时候，需要使用另外一个模块。 前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程，所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。

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组合，是整体与部分的关系，但部分不能离开整体而单独存在。 Aggregation 聚合，是整体与部分的关系，且部分可以离开整体而单独存在。 CommunicationPath 通信路径。定义两个部署目标能够交换信号和消息的通信路径。 前提条件 部署模型描述产品打包交付件的部署场景，所以

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。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的接口（定义规则：工程设置>构造型下，绑定到4+1视图 : 逻辑模型的接口Interface元素）。 在逻辑模型图上创建出来的接口元素之间的连线关系。 引用到逻辑模型中的接口（包含关联空间中的引用的逻辑元素）之间的连线关系。 如何检查

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在部署模型图上创建出来的部署元素； 引用到部署模型中的部署元素（包含关联空间中的引用的部署元素）； 如何检查 查询基于模型图构出的部署模型架构树，找出与架构方案不匹配（标红）的元素。 正确示例 架构层级规则示例： 关联父级：配置的是当前层级元素与上一层级的元素之间的连线类型和父子关系指向。 嵌套：是

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特指系统设计阶段输出的系统最小分解部件，系统设计阶段将模块当作黑盒，不涉及模块的内部结构，但要明确给出模块的功能、模块之间的接口。 Service 服务，是指具备明确的业务特征，由一个或多个关联紧密的微服务组成，可直接面向客户/用户进行打包、发布、部署、运维的软件单元。用户从业务

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事件模型 云服务事件模型 自定义事件模型

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管理模型 模型使用指引 基于微调数据集进行模型微调 生成模型服务 调测/体验模型 查看模型调用记录 收藏平台资产中心的模型 如何对模型供应商提供的模型服务设置鉴权

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模型管理 导入模型 父主题： Standard推理部署

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模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和

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connection_id 否 String 转化后物理表所属的数据连接ID。 database 否 String 转化后物理表所属的数据库。 queue 否 String 转化后物理表所属的队列（仅 DLI ）。 schema 否 String 转化后物理表所属的schema（仅DWS和PostgreSQL）。

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模型测试 将样例数据中的测试数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理，并基于训练出的模型进行效果验证。 单击界面左下角的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集

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特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和调整，可用于帮助估算模型参数值。请勾选

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。 第一列内容的含义如下所示： 0.0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。 1.0：标注为1的所有样本。可以理解为标签。 macro average：所有标签结果的平均值。 weighted average：所有标签结果的加权平均值。 第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标：

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果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 support：每类标签出现的次数。 模型训练完成后，可以查看归档的模型文件，如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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