训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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API数据源 算子简介 名称： API接入数据源 功能说明： 通过API进行数据上报到pipeline的数据源。 约束：下游不允许对接数据源。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明： 算子名称，对算子进行个性化的命名，以辅助增加可读性。支持中文、英文、数

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元数据操作API 添加label 更新label 查询label 查询图元数据详情 父主题： 持久化版

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数据架构API概览 表1 数据架构API类型 类型 说明 概览 概览接口。 信息架构接口 信息架构接口。 数据标准接口 数据标准接口 数据源接口 数据源接口。 码表管理接口 码表管理接口。 流程架构接口 流程架构接口。 数据标准模板接口 数据标准模板接口。 审批管理接口 审批管理接口。

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数据集成API 集群管理 作业管理 连接管理 附：公共数据结构

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数据集成API 数据源管理 任务监控管理 任务管理

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统计资产接口 资产管理接口 资产管理接口 资产分类接口 资产分类接口 资产分级接口 资产分级 资产信息 资产信息接口 血缘信息 血缘信息接口 元数据采集任务接口 元数据采集任务接口 标签接口 标签接口 数据地图接口 数据地图接口 对应类型的所有API共享100次/s的API流量限制 对应

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”。 接入数据源。 配置ROMA Connect接入业务系统的数据库，确保可以正常从数据库读取数据。不同类型数据源的接入配置不同，此处以MySQL数据库为例，其他类型数据库请参考接入数据源。 在左侧的导航栏选择“数据源管理”，单击页面右上角的“接入数据源”。 在接入数据源页面的“

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元数据操作API 添加label(1.1.6) 更新label(1.1.7) 查询图元数据详情(1.0.0) 删除label(2.2.18) 批量添加label(2.2.21) 查询Schema结构 生成Schema结构 生成数据资产 获取数据资产 父主题： 内存版

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数据质量API概览 表1 数据质量API类型 类型 说明 目录接口 目录接口。 规则模板接口 规则模板接口。 质量作业接口 质量作业接口。 对账作业接口 对账作业接口。 运维管理接口 运维管理接口。 质量报告接口 质量报告接口。 导入导出接口 导入导出接口。 目录接口 表2 目录接口

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数据服务API API管理接口 申请管理接口 消息管理接口 授权管理接口 服务目录管理接口 网关管理接口 应用管理接口 总览接口 集群管理接口

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数据安全API 权限管理接口 识别规则接口 规则分组接口 数据权限查询接口 数据密级接口 权限应用接口 敏感数据分布接口 用户同步接口 队列权限接口 数据分类接口 数据安全诊断接口 空间资源权限策略管理接口 安全管理员接口 动态数据脱敏接口 权限审批接口 权限申请接口

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用Mod

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM

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创建实时预测作业 前提条件 空间组建完成，参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署，配置参数时选择挂载方式和数据目录，参考部署计算节点。 空间成员在计算节点中完成数据发布，参考发布数据。 约束限制 避免作业名重复。 必须选择一个已有的FiBiNet模型才能创建实时预测作业。 实时

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