规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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规则引擎介绍 规则引擎是指用户可以在物联网平台上对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动 设备联动指通过条件触发，基于预设的规则，引发多设备的协同反应，实现设备联动、智能控制。目前物联

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创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id

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执行相应动作的设备。 动作类型：执行动作的类型，默认选择“设备”，表示给单个设备下发命令。 选择设备模型：选择设置动作对应的设备模型，然后选择该模型下执行动作的设备。选择设备模型后需要选择对应的服务类型。 命令状态：动作有效性标志，默认选择“启用”。 启用：表示规则的执行动作有效，规则满足条件后会执行该动作。

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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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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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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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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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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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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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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特征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： 模型训练

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模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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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参数、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 自然语言处理

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