图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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模型部署 ModelArts提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一

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模型管理 为租间管理员提供模型管理能力。 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”，依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”，完成配置。 父主题： 其他操作

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模型评测 创建评测脚本 创建评测任务 父主题： 训练服务

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定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用 自定义镜像 进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。 在模型详情页，选择“训练

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导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题： 模型管理

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String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。

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设备模型 设备规格定义 父主题： 制造数据模型管理

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公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义，在设计API的Body请求体或返回响应时，如果需要使用某种数据模型、公共响应等，可直接引用对应的公共模型，单击“公共模型”搜索框右侧，新建不同类型公共模型，CodeArts API提供以下7种公共模型定义：数据模型、公共响应、

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对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型，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 APP授权关系对象模型 参数

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对象模型 API发布后，如果不想API被某些IP地址访问到，可以将这些IP地址加入黑名单，或者想API被某些特性的IP地址访问到，也可以将这些IP地址加入白名单。这样可以提高API的访问安全性，保护API免受攻击。本节介绍API的黑白名单（ACL策略）管理的对象模型，如表1 ACL策略对象模型所示。

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对象模型 API需要绑定ACL策略，ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型，如表1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。

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对象模型 管理系统的默认配置，管理租户可以根据系统的实际运行情况对这些配置的值进行修改。 “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 系统配置对象模型

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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API及后端服务的对象模型。 “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 API对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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