获取模型的统计信息 功能介绍 输入指定模型的统计时间区间（开始时间和结束时间），即可获取该模型的统计数据，包含创建实例、删除实例、软删除实例和更新实例的数据。在调用该接口前请确保数据模型具有“系统版本”功能。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publ

查看更多 →

更新模型服务的单个属性 功能介绍 更新模型服务的单个属性，目前只支持instance_count(更新模型服务实例数量)，仅运行中、告警、异常状态下的在线服务可以执行该操作。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生

查看更多 →

tShape，用于模型的格式的编译与转换，可以在netron官网进行查看，或者对于模型结构中的输入进行shape的打印，并明确输入的batch。 一般来说，推理时指定的inputShape是和用户的业务及推理场景是紧密相关的，可以通过原始模型推理脚本或者网络模型进行判断。需要把N

查看更多 →

资源变更的消息通知模型 资源变更的消息通知模型 表1 资源变更的消息通知模型 参数 参数类型 描述 notification_type String 消息通知类型。此处的消息通知类型为“ResourceChanged”。 notification_creation_time String

查看更多 →

单击关联实体名称栏下的“添加”按钮，在弹出的添加对话框中，完成关联模型实例的选择。 选择需要添加的一个或多个模型实例，或在搜索栏中输入模型实例名称检索。 如果存在对应模型实例，则单击复选框选择。 如果不存在对应模型实例，则单击创建提醒，出现新增模型实例对话框，根据实际情况，填写模型基本信息与特征信息。单击“确定”，完成模型实例创建，返回添加对话框。

查看更多 →

在线客服缺乏好的话术，提升与客户之间的沟通效果 产品资料更新迭代快，缺乏好的载体能够高效快速的把知识流转运用起来 知识的使用效率低，新的知识运用的实际业务中需要花费3~8周的时间 容犀Copilot 是容联云最新打造的一款基于大模型话术挖掘及推荐的AI产品。基于历史会话数据和企业知

查看更多 →

Standards）是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。 数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束，是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义和规范，以达成对数据的业务理解、技术实现的一致。

查看更多 →

高效性 仅需5秒的声音样本，即刻体验文本到语音的转换；仅需1分钟的训练素材，即可微调训练出声音相似度较高的语音克隆模型。 个性化 该项目可以根据用户的语音样本，生成个性化的语音克隆，并支持跨语言推理。 一键部署 一键轻松部署，即可完成 弹性云服务器 及弹性公网IP等资源的快速发放，以及语音克隆应用部署。

查看更多 →

，从备DN只存放原主DN故障时，新升为主的DN同步到从备DN的Xlog数据和数据通道复制产生的数据。因此从备DN不额外占用存储资源，相比传统三副本节约了三分之一的存储空间。 Storage 服务器 的本地存储资源，持久化存储数据。 - 集群的每个DN上负责存储数据，其存储介质也是磁

查看更多 →

操作指导 数据仓库 服务 GaussDB (DWS) 快照管理 04:01 数据仓库服务快照管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 集群管理 02:27 数据仓库服务集群管理 数据仓库服务 GaussDB(DWS) 快速入门 03:19 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务 GaussDB(DWS)

查看更多 →

模型归档 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，如图1所示。 界面下方新增cell代码框。 图1 归档图标 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-01。

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 →

模型训练 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 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 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

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 →

支持用户通过本地上传或者AI市场导入的方式，导入模型包。 2 模型包名称 模型包的名称。 版本 模型包生成时的版本。 模型类型 模型的AI算法框架类型。 运行环境 AI算法框架匹配的Python语言版本。 创建时间 模型包生成的时间。 来源 模型包的来源。包括模型训练服务、本地上传和AI市场导入三种来源。

查看更多 →

模型集市 调用预置大语言模型非流式模型服务 调用预置大语言模型流式模型服务 调用预置向量化模型批量服务 父主题： API

查看更多 →

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。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步

查看更多 →

请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

查看更多 →

评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在ModelArts

查看更多 →

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。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步

查看更多 →

评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

查看更多 →