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模型适配 基于MindSpore Lite的模型转换 动态shape 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导

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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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从工具箱中拖入Domain元素到领域模型图中，从系统业务划分上抽象出内存、存储、安全、网络域概念，建立如下图所示模型结构： 在领域模型中以业务域视角进行建模分析，创建业务域对象之间结构关系，如果当领域模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个领域模型，分解来画各业务域之间的关系

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定到4+1视图 : 技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）构出的技术模型架构树，找出同一节点下同名同类型的技术元素。

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模型采集 接入数据源 管理数据源 采集任务管理 父主题： 应用模型

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检索模型 概述 通过模型地图，用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索，快速查找所需数据信息；同时也支持用户收藏模型，申请权限，添加标注，方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型，具体请参见模型采集。 已创建业务模型，具体请参见模型目录（旧版）。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型

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单击已新建的逻辑模型右侧的“编辑”，可以修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”，可以删除逻辑模型。删除操作无法恢复，请谨慎操作。如果模型包含业务表，无法删除。 单击已新建的逻辑模型右侧的“转化为物理模型”，可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑

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权限 CCE权限概述 集群权限（IAM授权） 命名空间权限（Kubernetes RBAC授权） 示例：某部门权限设计及配置 CCE控制台的权限依赖 ServiceAccount Token安全性提升说明 系统委托说明

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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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