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

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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

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的数据实例将继承这些关系实例。 NONE：检出后的数据实例将不继承任何关系实例。 CUSTOM：若指定的关系实体集合对应的关系实例引用此数据实例作为源端实例或目标端实例，检出后的数据实例将继承这些关系实例。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述

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的数据实例将继承这些关系实例。 NONE：修订后的数据实例将不继承任何关系实例。 CUSTOM：若指定的关系实体集合对应的关系实例引用此数据实例作为源端实例或目标端实例，修订后的数据实例将继承这些关系实例。 workingCopy 否 Boolean 是否已检出。 true：已检出。

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撤销检出M-V模型数据实例 功能介绍 通过此接口撤销指定M-V模型实例的检出，将实例数据还原至检出前的内容。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/undoCheckout 表1 路径参数 参数

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撤销检出数据实例（M-V模型） 操作场景 对M-V模型的数据实体，检出后的实例可以撤销检出，将实例数据还原至检出前的内容。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实例”，进入“数据实例”页面。 选择需要操作的数据实体（M-V模型），找到状态为“工作中”的实例，单击。

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检入数据实例（M-V模型） 操作场景 对M-V模型的数据实体，检出后的实例可以检入。检入后，实例在检出时的修改立即生效。本文指导您如何检入数据实例。 前提条件 已登录应用运行态。 操作步骤 在左侧导航栏中，选择“数据模型管理 > 数据实例”，进入“数据实例”页面。 选择需要操作的数据

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什么是 数据仓库 ？ 随着数据库的大规模应用，使信息行业的数据爆炸式的增长。为了研究数据之间的关系，挖掘数据隐藏的价值，人们越来越多的需要使用联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）进行数据分析，探究一些深层次的关系和信息。但是不同的数据库之

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专属主机的物理核数。 sockets Int R - - 专属主机的物理套接字数量。 memory Int R - - 专属主机的物理内存大小。 available_instance_capacities List 具体请参见表3。 R - - 专属主机上创建的 云服务器 规格。 表3

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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

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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。

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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

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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。

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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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

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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 自然语言处理

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