，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择

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机会点有哪些分类？ 根据分享主体不同，当前分为2种： PO：伙伴共享机会点给华为（Partner-Originated Opportunity），经过华为云的审核和验证后，进行信息协同、联合销售和联合服务。 HO：华为分享机会点给伙伴（Huawei-Originated Oppo

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SFS Turbo授权项分类 文件系统 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares sfsturbo:shares:createShare

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训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，

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参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。

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适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极

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.txt 文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件，并且以行数进行对应。如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如，标注对象“COMMENTS_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面

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，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选择可

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Token的值）使用Token认证时必选。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 数据分类总的数量 category_groups Array of DataCategoryDTO objects 数据分类列表 表5

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修改数据集分类信息 功能介绍 修改数据集分类信息。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/dataType} 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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修改标签：在需要修改的标签的“操作”列，单击“修改”，输入修改后的标签，单击“确定”即可。 删除标签：选择对应的标签，单击操作列的“删除”，在弹出的“删除标签”对话框中单击“确定”即可删除对应的标签。 删除后无法再恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回自动学习的页面，在数据

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表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。

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声音分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控

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息。 修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项

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调用启动智能任务接口给图像分类的数据集创建一个智能标注任务。 调用获取智能任务的信息接口根据智能标注的任务ID查询任务详情。 待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPo

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修改数据集分类信息 功能介绍 修改数据集分类信息。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/dataType} 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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的在同一Topic下设置不同的标签。标签能够有效保持代码的清晰度和连贯性，并优化RocketMQ提供的查询系统。消费者可以根据Tag实现对不同Topic的不同消费逻辑，实现更好的扩展性。 Topic是消息的一级分类，Tag是消息的二级分类，关系如下图。 应用场景 在实际业务中，通

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在“我的卡片”界面，单击页面左上角的“新建卡片分类”。 输入卡片分类名称。 建议您按照一定的命名规则填写卡片分类名称，方便您快速识别和查找。卡片分类名称由1~64个字符组成，包括中文、字母、数字及下划线，需满足唯一性且不可重复。 输入完成后按Enter键，卡片分类新建成功。 更多操作 卡片分类创建完成后，您还可以在“我的卡片”界面执行如表1

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通用文件系统授权项分类 文件共享 表1 文件共享权限项列表 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 PUT /{file-system-name} sfs3:fileSystem:createFileSystem

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。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。

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