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数据架构支持哪些数据建模方法？
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维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。 典型的维度模型有星形模型，以及在一些特殊场景下使用的雪花模型。
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思考模型和问答模型的区别
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思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎
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在模型广场查看模型
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，使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。部分模型支持“在线体验”功能，请以实际环境为准。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单。关于模型的详细信息请在“模型详情”页面查看。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型
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维度建模
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指标配置，单击添加，选择之前创建的衍生指标和复合指标。最后单击右下角的发布，勾选自助审批。 图7 汇总表3 查看汇总表，状态为发布状态。 数据集市是面向数据应用为出发点，一个数据集市可以支持多个相关的数据应用。数据集市的作用与指标汇总层类似，但服务的目标系统只是指标汇总层的一部分，因此集市比指标汇总层更面向应用和用户。
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注册业务模型和技术模型之间的关系
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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数
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模型验证
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模型选择
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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度
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模型管理
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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击
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模型验证
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验证配置 单击“保存”，返回模型验证代码编辑界面。 单击界面右上角的“关闭”图标，返回到验证任务详情界面。 如果需要修改验证配置，可以单击界面右上方的图标，在弹出的对话框中，修改配置参数。 单击界面右上方的图标，在弹出的“创建验证任务”对话框内，设置模型包名称，如图3所示。 图3 创建验证任务
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模型训练
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AutoML任务的模型优化指标，请根据实际情况选择。 验证数据集 模型验证数据集。 测试数据集 模型测试数据集。 被忽略的列 数据集中不需要参与模型训练的无用列。 包含的模型 模型训练使用的算法列表。 交叉验证折数 交叉检验的折数。如果不使用交叉验证方法，请将该参数置为空。 K折交叉验证的含义：将数据集等比例划分成K
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资产模型
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模型训练
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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？
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模型推理
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返回值为0即成功，其他即失败，失败响应参数如错误码所示。 如果推理的实际输入与模型输入大小不一致，推理将会失败。此时infer的返回值将是一个int的错误码，日志会报出错误信息，开发者可以通过错误信息来定位错误。 父主题： 模型管理
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模型训练
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模型训练
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自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源，包括CPU和GPU。 用户可以单击选定计算节点资源，并在“计算节点个数”中配置计算节点资源的个数。 计算节点个数 计算节点的个数。 1代表单节点计算
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分词模型
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座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往
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模型训练
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模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口
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评估模型
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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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训练模型
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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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训练模型
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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
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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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