对象模型 本节介绍流控策略与API的绑定关系的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 流控策略限定关系对象模型 参数

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对象模型 本节介绍签名密钥与API的绑定关系的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥与API绑定关系对象模型

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对象模型 本节介绍API分组的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 分组对象模型 参数名称 数据类型 参数说明 操作类型

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对象模型 本节介绍APP的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 APP对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 本节介绍环境的对象模型。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 环境管理对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选 id String

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对象模型 本节介绍流控策略的对象模型，如下表所示： “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 流控对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 本节介绍签名密钥的对象模型，如下表所示： “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 本节介绍签名密钥与API的绑定关系的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥与API绑定关系对象模型

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对象模型 本节介绍自定义 域名 及证书的对象模型。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 域名对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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模型设计 逻辑模型 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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;charset=UTF-8 可选，有Body体的情况下必选，没有Body体则无需填写和校验。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 data data object data，统一的返回结果的最外层数据结构。 表5 data 参数 参数类型 描述

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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

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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

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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

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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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：

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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

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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

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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”。

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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

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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

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