至此，企业A完成了整个 TICS 联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 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，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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57维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练的数据，包括视频体验相关的端到端数据集合。 场景案例 视频优化：基于视频终端（STB）的KPI、KQI、告警等数据的分析，建立视频质差预警模型，提升视频故障处理效率，实现视频体验提升。提供3个训练集，共128维特征。 父主题：

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、

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单击界面左下方的“模型训练”，界面新增“模型训练”内容。 单击“模型训练”左侧的图标，进行模型训练。 这里会使用data数据集和推荐的算法进行模型训练，代码运行完成后，会生成KPI时序预测模型并保存。 单击“模型训练”左下方的“模型评估”，新增“模型评估”内容。 单击“模型评估”左侧的图标，进行模型评估。

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客户 客户管理 客户导入 导入筛重 父主题： 实施步骤

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在架构设计的左侧菜单栏，单击节点（实体/特征）下的按钮，单击“确认”，删除成功。 说明： 在删除节点时，与删除的节点相关的联接也会被一并删除。 展示特征 在架构设计的画布界面中，单击“展示特征”，即可看到隐藏的特征，默认为不展示特征。 隐藏特征 在架构设计的画布界面中，单击“隐藏特征”，即可隐藏架构中的特征，默认为不展示特征。

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“FiBiNET”算法新增限制： 特征方必须要有两个及以上离散特征，连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征，如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项，勾选后可以跳过特征分箱，直接进行训练。

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客户 客户管理 客户分配 客户订单 客户消费 客户预警 券管理 父主题： 云经销商伙伴

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客户 客户管理 客户分配 客户订单 客户消费 客户预警 券管理 父主题： 总经销商伙伴

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提供多达30多种几何数据格式，业务范围涵盖所有主流CAD系统和标准，可以满足不同业务场景需求。 支持无参带参转换，保证设计、生产连续性，提升历史模型可复用性，缩短产品开发周期。 转换过程中原模型的几何、拓扑、特征、图层、PMI等信息均可保留，并无缝传递到下游软件中，实现了设计与制造的协同。 一站式数据转换服务，开箱即用，实现业务快速创新

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使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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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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“画像” 画像为特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子的结果。且此画像会用于去重过滤、属性过滤以及排序的计算中。单击“选择”获取特征工程作业产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数和分流（%）。 模型名称和模型版本选择调用AP

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什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。

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自动检测并修复几何模型中的错误，如非流形边界、重叠面、无效面等。 修复错误的拓扑关系，确保模型的可用性。 完全可定制的管道，支持灵活排序修复的顺序 特征识别模块： 对CAD模型中的特征（如孔、槽、壁等）进行自动识别和提取。 支持多种复杂的几何特征识别，包括非规则形状的特征提取。 几何简化模块：

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特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，界面所有特征操作执行完成后，单击“执行”时，系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据，生成经过特征处理的数据集，供模型训练使用。用户在单击“执行”时，可以在“执行”对话框中，选择其他

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创建上下文模型。 您可以使用初始化创建的上下文模型或者创建新的上下文模型，在目录节点右键“新增图”，如果一个系统的交互的外部角色过多时，不适合在一张上下文模型图中建模时，用户可根据外部角色的分类或者产品的应用场景创建不同的上下文模型。 建立系统与外部角色的关系。 在上下文模型中描述系

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清空截取的图表图形。 单击右下方“保存至特征工程”可将绘制的图表保存至JupyterLab环境编辑区域。 特征分析（特征选择） 特征选择就是使用算法对特征进行相关性分析，根据结果从众多特征中剔除不重要的特性，从而保留重要的特性。 当前系统支持如下两种特征选择方法： 过滤法(Filter)

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可。 创建0层模型逻辑元素。 在0层模型图创建完后，从工具箱中拖入System、Subsystem元素到0层逻辑模型图中。 创建1层逻辑模型和逻辑元素。 在Subsystem元素下创建子图，子图即为1层逻辑模型，从工程树上将Subsystem元素拖入到1层逻辑模型图中，选择lin

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单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，选择“模型地图”。 如果没有对话框出现，选择“模型地图”，右上角单击“体验新版”，切换至新版模型地图。 单击“搜索”跳转模型检索界面。 单击“消息中心”，选择“事件订阅”页签。 单击“创建订阅”，根据实际情况填写事件订阅配置信息，具体参数配置如表1所示。

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