准备 创建IoTDA 转发规则前，需要先创建IoTDA实例，在正常的使用中还需要创建产品，设备。在本案例中我们只测试，只需要先创建IoTDA 实例。 创建IoTDA IoT实例 登录IoTDA控制台，左侧导航栏选择“IoTDA实例”，进入选择界面。 在“IoTDA实例”界面右侧，单击“开通免费单元

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准备 创建函数前，需要创建1个OBS桶，用来保存用户上传的图片。 OBS桶创建以后，需要创建“委托”，给FunctionGraph函数赋权，确保FunctionGraph函数能够访问到OBS资源。 创建OBS桶 上传图片的源桶和函数必须处于同一个区域下。 操作步骤 在服务控制台左侧导航栏，选择“存储

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准备 该场景涉及微服务与后端服务的调用，因此需要提前准备好对应的后端服务。用户可以使用自己搭建的后端服务，也可以使用华为云提供的云服务。 若后端服务需要通过虚拟私有云（VPC）访问，函数需要进行额外配置，若可以通过公网访问后端服务，可以跳过以下步骤2和步骤3。 创建Java函数（

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准备 购买Redis实例，如果已有Redis实例可以跳过。 查看Redis实例的连接信息，获取待连接Redis实例的IP地址。具体步骤请参见查看实例信息。 创建一个有“VPC Administrator”权限的FunctionGraph云服务委托，配置委托权限请参见配置委托权限。

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准备 日志采集和存储 在云日志服务创建日志组，此处以polo.guoying为例，创建过程请参考创建日志组。 在云日志服务创建日志流，此处以lts-topic-gfz3为例，创建过程请参考创建日志流。 在云日志服务配置Agent，快速将E CS 等 服务器 上日志采集到指定的日志组，配置过程请参考安装ICAgent。

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准备 创建函数及添加事件源之前，需要创建两个OBS桶，分别用来保存用户上传的文件和加/解密后输出的文件。 OBS桶创建以后，需要创建委托，给FunctionGraph函数赋权，确保FunctionGraph函数能够访问到OBS资源，本指导以加密文件为例： 创建OBS桶 上传文件的

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高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。 多种识别模式 支持多种 实时语音识别 模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。

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数据绑定：通过建立不同类型的视图模型，将各种数据源和组件的返回值或者属性值进行关联，实现动态数据效果。 值绑定：设置组件绑定的数据模型，数据模型一般有以下几种。更多介绍，请参见值绑定。 自定义：由用户自定义的前端模型，可以在模型树上快速创建自定义字段。 对象：由后台对象模型映射创建，支持选择字段。

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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6”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的MXNet模型包，确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。模型包的要求请参见模型包示例。 对应的输入输出模式

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模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务，本次不使用，仅供参考。下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”，进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”，弹出如图1所示的对话框。

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其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据集test，运行代码框，查看模型预测结果，如图6所示。

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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模型推理 将数据输入模型进行推理，推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。 单击“开始训练”，训练任务开始。 单击界面右上角的“关闭”，返回模型训练工程详情界面。 “模型训练任务”下方展示新建的训练任务，“训练状态”列展示任务的状态。 ALL显示所有训练任务。 WAITING表示训练任务准备中。 RUNNING表示正在训练。

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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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