子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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开发程序 典型场景说明 开发思路 准备开发和运行环境 配置并导入样例工程 样例代码说明 父主题： ClickHouse应用开发指导

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构建程序 本例提供了DIS数据流格式转换的源码和程序包（包含函数依赖），使用空白模板创建函数，用户可以下载、学习使用。 创建工程 本例使用Java语言实现DIS数据流格式转换功能，有关函数开发的过程请参考Java函数开发指南，本例不再介绍业务功能实现的代码。 下载样例源码（fss

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构建程序 创建API分组 创建函数及添加事件源之前，需要先创建一个API分组，API分组是API的管理单元，用来存放API。 您需要拥有一个APIG实例后才能开启API网关服务相关功能，具体请参见购买实例。 登录APIG控制台，在左侧导航栏选择“API管理 > API分组”，单击“创建API分组”。

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构建程序 本例提供一个图片旋转的样例代码供学习使用。 创建程序包 本例使用Golang语言实现图片旋转的功能，有关函数开发的过程请参考Golang函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 创建函数 创建函数的时候，必须选择委托包含OB

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构建程序 通过Web托管方式改造微服务。改造过程中，如果微服务是基于spring框架，则需要使用FunctionGraph提供的SDK，即在pom.xml文件中添加步骤1中依赖。此时，您只需修改配置以及打包方式即可将微服务改造成serverless函数。具体操作步骤如下： 配置微服务依赖。

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。 约束限制 表1 约束限制 资源规格 Ascend 训练框架 MindSpore

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断点续训练和增量训练 什么是断点续训练和增量训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 增量训练是指增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力。

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能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分布统计以及外部输入的威胁情报，综合构建检测系统，有效提升威胁分析效率和准确性。 智能化威胁响应

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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训练前卡死 作业为多节点训练，且还未开始训练时发生卡死，可以在代码中加入os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO"，查看NCCL DEBUG信息。 问题现象1 日志中还未出现NCCL DEBUG信息时已卡死。 解决方案1 检查代码，检查是否有参数中未传入“

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训练中途卡死 问题现象1 检测每个节点日志是否有报错信息，某个节点报错但作业未退出导致整个训练作业卡死。 解决方案1 查看报错原因，解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因

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多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 图1 训练服务的开发流程 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。

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镜像制作（训练） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile

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进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或 自定义镜像 方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2

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ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取训练中断前保存的预训练模型。具体请参见断点续训练和增量训练。 父主题： 训练故障自动恢复

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打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息，支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2（模型训练任务） 根据训练状态快速检索训练任务。

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训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题： API

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