创建分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于创建分身数字人模型训练任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-training-manage/user/jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

查看更多 →

创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型训练任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“科学

查看更多 →

），长度2~36个字符，仅支持中英文开头。 AI模型 在“模型A”下拉框中选择模型。 单击“+ AI模型”，还可以增加2个AI模型。 说明： 路由策略提供模型服务时，模型调用顺序为：模型A > 模型B > 模型C，当模型A无法正常工作时，可以自动依次切换为模型B、模型C。 策略总超时时间 模型路由策略的总体超时

查看更多 →

本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击“创建模型”，进入模型创建页面，设置相关参数如下： 元模型来源：选择“从 对象存储服务 （OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。

查看更多 →

”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

查看更多 →

1到5个黑色星形图标来显示评分信息。 v2（1.5.0）版本不会调用ratings服务。 v3（1.5.2）版本会调用ratings服务，并使用1到5个红色星形图标来显示评分信息。 为了直观的展示灰度版本之间流量切换情况，本教程以reviews服务的v1版本（黑星形）、v3版本（红星形）为例进行说明。

查看更多 →

资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型，作为业务资产呈现，并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据（Metadata）是关于数据的数据。在 数据仓库 系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到目

查看更多 →

击“确定”。 图2 创建产品-MQTT 导入产品模型，请参考导入产品模型。 在该产品下注册设备，请参考注册单个设备。 本文中使用的产品模型和设备仅为示例，您可以使用自己的产品模型和设备进行操作。 数据转发规则配置 选择左侧导航栏的“规则>数据转发”，单击“创建规则”。 参考下表参

查看更多 →

图解数据仓库服务

查看更多 →

数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施

查看更多 →

欢迎使用数据仓库服务 GaussDB (DWS)。数据仓库服务是完全托管的企业级云上数据仓库服务，具备免运维、在线扩展、高效的多源数据加载能力，兼容PostgreSQL生态，并助力企业经济高效地对海量数据进行在线分析，实现数据快速变现。 您可以使用本文档提供的API对数据仓库服务的集

查看更多 →

创建模型失败，提示模型镜像构建任务超时，没有构建日志 问题现象 创建模型失败，构建日志提示超时“Model image build task timed out”，没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制，默认值为30

查看更多 →

获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

查看更多 →

为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

查看更多 →

为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

查看更多 →

创建数据模型及其实例数据 操作场景 本章节以可视化页面的方式创建M-V模型数据实体及其 数据实例 为操作示例。 前提条件 已创建应用。 已购买数据建模引擎。 操作步骤 登录应用设计态。 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实体”，进入“数据实体”页面。 创建两个M-V模型数据实体，具体操作请参见创建数据实体。

查看更多 →

是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

查看更多 →

模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

查看更多 →

单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

查看更多 →

模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

查看更多 →

模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

查看更多 →