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。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/undoCheckout

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统计指定数据模型的实例总数 功能介绍 根据指定的查询条件，统计指定数据模型中的实例总数。 接口约束 不涉及。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/count 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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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

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检入M-V模型数据实例 功能介绍 根据主对象ID检入M-V模型数据实例。已检入的数据实例会生成一个新的迭代版本，并将数据存储至系统中。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservices/api/{modelName}/checkin

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SOURCE：若存在关系实例引用此数据实例作为源端实例，修订后的数据实例将继承这些关系实例。 TARGET：若存在关系实例引用此数据实例作为目标端实例，修订后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。 生命周期管理模板 如果当前实例的实体具有生命周期管理功能，需设置如下参数。

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ABM支持把DWS（ 数据仓库 服务）作为一种数据源类型，并用于模型采集。在使用DWS数据源前，您需要先接入数据源。 操作步骤 登录ROMA Connect控制台，在“实例”页面单击实例上的“查看控制台”，进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“应用业务模型ABM > 模型采集 > 数据源

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为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP，最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中，分析出有价值的信息，提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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登录事件网格控制台。 在左侧导航栏选择“事件模型”，进入“事件模型”页面。 图1 事件模型 单击表示名称，进入详情页，可查看版本内容。 图2 详情页 单击“版本列表”，可查看其他版本。 图3 版本列表 单击版本号，可查看版本详情。 图4 版本详情 表1 云服务事件模型列表 标识 事件源 格式 描述

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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 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，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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按照传统的定义，元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据打通了源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。元数据主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。在数据仓库系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到其所关心的数据

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接入DWS数据源 概述 应用模型支持把DWS（数据仓库服务）作为一种数据源类型，并用于模型采集。在使用DWS数据源前，您需要先接入数据源。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”，单击实例“控制台”。 选择“模型采集 > 数据源”，单击“创

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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对评分最高的模型再创建训练任务是为了在训练结束后，打包该最优模型包。模型训练任务在进行“超参配置”时，去勾选“超参优化”，三个超参值分别配置为此前记录的最优模型的三个对应超参值。 单击菜单栏的“模型训练”。 进入模型训练界面。 单击模型训练任务所在行。 进入模型训练任务详情界面。

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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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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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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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数据集参数配置 数据集超参 配置数据集实例的超参。 通过调用SDK（get_hyper_param）获取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心

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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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