在模型广场查看模型 在模型广场页面，ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型，在模型详情页可以查看模型的详细介绍，根据这些信息选择合适的模型进行训练、推理，接入到企业解决方案中。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts

查看更多 →

LTS助力某公司高效完成日常业务运维与等保合规 某公司是一家拥有IT，汽车及新能源三大产业群的新技术民营企业。2022年8月，公司入选2022年《财富》世界500强排行榜。 客户痛点： 业务部门较多，日志量较大，项目管理较为困难 云服务资源种类数量较多，监控指标和运维日志不熟悉，运维难度大

查看更多 →

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。 广义上的数据库，在20世纪60年代已经在计算机中应用了。但这个阶段的数据库结构主要是层次或网状的，且数据和程序之间具备非常强的依赖性，应用较为有限。 现在通常所说的数据库指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数

查看更多 →

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

查看更多 →

自接入的模型在模型调测的时候报错是什么原因？ 接入第三方模型服务时，填写的模型名称必须为该模型的模型ID/模型编码（登录第三方模型厂商官网查看），例如：Baichuan4、deepseek-chat、glm-4-air，如图1所示，否则会导致模型不可用。 图1 接入模型服务 父主题：

查看更多 →

共赢。合作伙伴的解决方案提供商身份和总经销商身份需拆分账号进行管理，请您按照您与华为云约定的方式将最终用户账号和云经销商账号（包括云经销商关联的最终用户账号）分别关联至相应身份的合作伙伴账号下进行管理。 您需与您名下关联的最终客户和/或云经销商（包括云经销商关联的最终客户）沟通账

查看更多 →

通过源模型实例ID查询关联的目标模型实例 功能介绍 调用该接口输入源模型的 数据实例 ID，查询并返回与该实例关联的目标模型数据实例的信息，实例信息包含对应数据实例的“列表属性”。 如果目标模型存在“参考对象”类型的属性，且参考的数据模型为抽象模型，返回信息仅返回对应模型的英文名称和

查看更多 →

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）。

查看更多 →

有明显的互通诉求，如数据传输、备份、接口调用、权限认证等，则这个场景下需要将云边互通方案中的本地-云的通信配置进行针对性的调整，按业务具体诉求，选购不同配置的EIP和共享带宽方案，并根据业务可靠性要求，配置不同可靠性等级的云边组网。 应用场景 某用户计划构建基于行业AI模型的数据

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

查看更多 →

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：

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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”。

查看更多 →

自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算

查看更多 →

模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

查看更多 →

模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

查看更多 →

归档模型 模型训练完成后，支持归档模型。操作步骤如下所示。 单击界面右上角的“归档”图标，界面下方新增“归档”代码框。 配置新增的cell代码框右侧配置参数。 参数说明如下所示： 模型名：归档模型的名称。以字母开头，可由数字、大小写字母或中划线组成。示例：Learnware。 模型版本：归档模型的版本。格式为“xx

查看更多 →

训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

查看更多 →