领域模型 领域模型描述业务域的概念及其关系，是立足于业务域的分析模型，它通过业务问题域的分析和建模，抽象出领域概念，建立统一的业务语言，从而指导后续的架构设计工作。 元素介绍 元素名 图标 含义 Domain 域，用于在架构表达、开发管理、对外介绍的过程中，表达系统的层次关系或内

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按逻辑规则构建的架构信息树： 模型图示例： 错误示例 场景一：独立存在在技术模型图上的技术模型元素。 检查结果： 2.2.3技术模型同一个树的同一层上不能有同名同类型的元素 详细描述 在同一棵技术架构信息树上，在同一个父元素节点下面，不能存在扩展类型相同，并且名称也相同的元素。 检查范围 当前模型工程中

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用户模型 【SparkPack 企业ERP用户模型】 企业管理员 企业管理员是注册IMC时自动创建的管理员，拥有对一家企业在IMC上管理的最高权限，包括对企业所有组织结构和用户、应用、管理门户菜单的管理权限。 IMC只能有一个企业管理员，不能更改，注册IMC时，如果客户有华为云主

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物理模型 图1 物理模型 搜索 对数据库名/schema/物理表名进行搜索。 数据库操作 新增数据库：在物理模型树根节点下新建数据库。 图2 新增数据库 编辑数据库：选中要修改的数据库，可重命名/删除数据库 图3 编辑数据库 schema操作 新增schema：在选中的数据库节点下新建schema。

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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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先，训练时间较短，模型较小 balance：平衡 accuracy_first：精度优先，训练时间较长，模型较大 balance 计算规格 选择训练使用的资源规格。 以控制台提供为准。 训练参数设置完成后，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”进行模型的自动训练，训练时

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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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先，训练时间较短，模型较小 balance：平衡 accuracy_first：精度优先，训练时间较长，模型较大 balance 计算规格 选择训练使用的资源规格。 以控制台提供为准。 训练参数设置完成后，单击“下一步”进入配置页，确认规格后单击“提交”进行模型的自动训练，训练时

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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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模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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模型管理 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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模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： 推理业务昇腾迁移通用指导

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可以看到获取的shape信息如下图所示。 图1 shape信息 PyTorch模型转换为Onnx模型（可选） 获取onnx模型有两种方式，方式一是使用官方提供的模型转换脚本将pytorch模型转换为onnx模型，方式二是对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作，如果采用方式二，可以跳过此步骤。

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读取模型 概述 读取spark pipeline model类型的模型文件。 输入 无 输出 spark pipeline model类型的模型对象 参数说明 参数 参数说明 input_model_path 模型文件所在的路径 样例 params = { "input_model_path":

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保存模型 概述 保存spark pipeline类型的模型到本地文件系统。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs pipeline_model inputs为字典类型，pipeline_model为pyspark中的PipelineModel对象 输出 无 参数说明 参数 子参数

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模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

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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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