第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而

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第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而

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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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模型版本：归档模型的版本。格式为“xx.yy.zzzz”，其中xx/yy是0-99整数，zzzz为0-9999整数。示例：11.11.1。 模型描述：模型相关的描述信息，请根据实际情况输入。 训练入口：输入模型训练主文件，必须为py文件。示例：learnware_retrain.py。

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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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并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并

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并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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模型架构 图1 模型架构 图2 模型架构--类 模型架构中类信息的维护 图3 新增类 图4 录入类信息 图5 编辑类 图6 修改类信息 在适配器中该类已经被添加了sql语句的，不能编辑修改，如要修改，必须将该类下面对应的sql语句都删除掉。 图7 类属性 单击按钮弹出页面进行修改。

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工厂模型 工厂建模 库存组织 公司注册 供应商管理 制造商管理 客户定义 部门人员 父主题： 制造数据模型管理

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产品模型 Part定义 产品制造BOM定义 父主题： 制造数据模型管理

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质检模型 故障与缺陷代码 质量追溯标准 产品质检方案管理 检验结果项模板 质检累计器场景规则 父主题： 制造数据模型管理

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仓储模型 仓库建模 仓库类型设置 父主题： 制造数据模型管理

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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模型管理 编辑模型信息 管理相关模型 添加标注 添加业务字典 父主题： 模型地图（新版）

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最大长度：128 model_id 是 String 模型id。 最小长度：1 最大长度：128 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求

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