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 本节介绍特殊流控的对象模型，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 特殊流控对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 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 本节介绍VPC通道的对象模型。 “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 VPC通道对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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删除模型 功能介绍 删除模型。 URI DELETE /v1/{project_id}/drug-models/{model_id} 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，您可以从获取项目ID中获取。 最小长度：1 最大长度：128

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存储模型 资源快照存储模型 资源变更消息存储模型 父主题： 附录

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DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略， 数据治理 ，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。

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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

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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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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

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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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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。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练安全帽检测模型。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与 ModelArts Pro 在同一区域，详情请见创建OBS桶。 已在ModelArts Pro控制台选择“HiL

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Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

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已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比

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工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”

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在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情

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- - 专属主机的vCPUs个数。 cores Int R - - 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

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