威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：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。

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训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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选择旧版预置框架。 “代码目录” 算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台，可能会有下载失败的风险。 训练作业创建完成后，Mod

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用户可以根据实际算法添加多个输入数据来源。 输出配置 表3 输出配置 参数 参数说明 参数名称 根据实际代码中的训练输出参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输出参数保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输出路径。 例如，算法代码中使用argpar

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说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算法。单击算法名称，可以跳转至算法详情页面。 “预置镜像” 本次训练作业使用的预置镜像框架。 “代码目录” 训练作业代码目录所在的OBS路径。 您可以单击代码目录后的“编辑代码”，在“OBS在线编辑”对话框中实时编辑训练脚本代码。当训练作业状态

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在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成算法的开发并上传至OBS桶。创建算法请参考使用预置框架创建算法。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mod

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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？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用“算法管理”（包含已保存的算法和订阅的算法）、“常用框架”、“自定义”（即 自定义镜像 ）方式创建训练作业。

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圣地亚哥 使用订阅算法开发模型 ModelArts的AI Gallery上存在较多开发者分享的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用订阅算法开发模型教程 使用自定义算法开发模型 如果订阅算法不能满足需求或者用户希望迁移本地算法至云上训练，可以考虑使用Mo

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使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。使用订阅算法创建训练作业示例请参考使用AI Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。

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相关操作 分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例请参见分布式调测适配及代码示例章节。 文档还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考，具体请参见分布式训练完整代码示例。 父主题： 分布式训练

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创建工程 创建训练工程是从创建模型训练工程、编辑模型训练代码到调试模型训练代码的端到端的代码开发过程。 创建模型训练工程：创建模型训练代码编辑和调试的环境。 编辑模型训练代码：在线编辑模型训练代码。 调试模型训练代码：在线调试编辑好的模型训练代码。 创建训练工程步骤如下。 单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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选择创建方式（使用我的算法） 如果选择使用已有算法创建训练作业，则“创建方式”选择“我的算法”，在算法列表中选择算法。如果没有满足条件的算法，也可以新建算法，具体操作请参见创建算法。 选择创建方式（使用订阅算法） 如果选择使用订阅算法创建训练作业，则“创建方式”选择“我的订阅”，在算法列表中选

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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开发自定义脚本 当您使用预置框架创建算法时，您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts后台交互的桥梁。

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py”。本文采用上传方式描述。 不上传至训练工程的代码目录：本地打开算法文件，将该算法文件内容拷贝至与训练工程同名的.py文件中。进行模型训练时，主入口文件选择与训练工程同名的.py文件。 单击“上传”。 单击界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”页面。 配置训练任务，如图5所示。 参数配置说明如下：

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查看算法详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“算法管理”，进入“我的算法”页面。 在“我的算法”列表中，单击算法名称进入详情页。 选择“基本信息”页签可以查看算法信息。 表1 算法基本信息 参数 说明 名称 算法的名称。 ID 算法的唯一标识。 描述 算法的简介。

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费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 页面自动返回“训练作业”列表页，当训练作业状态变为“已完成”时，即完成了模型训练过程。 本案例的训练作业预计运行十分钟。

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开启超参搜索功能后，用户可以设置搜索指标、搜索算法和搜索算法参数。三个参数显示的支持值与算法管理模块的超参设置对应。 完成超参搜索作业的创建后，训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后，可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。 如果训练作业是超参搜索作业，进入训练作业详情页，选

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