产建模”能力，其中核心概念包括资产模型和资产，模型包括属性（类属性）和分析任务（类方法），对物理世界事物构建数字资产模型时，必须先定义好资产模型、然后再创建资产，即要先定义好SMT产线和设备的资产模型，再基于设备模型实例化创建设备资产。 关于模型的相关概念请参考：基本概念介绍 详细介绍请参考

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IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外，其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下，管理员创建的IAM子用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略和角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件： 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务，未开通则访问开通服务。 创建好子用户

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通过相关服务将数据迁移到OBS 对象存储迁移 服务（Object Storage Migration Service， OMS ） 迁移第三方云厂商数据至OBS_OMS方式 云数据迁移 （Cloud Data Migration， CDM ） 搬迁本地数据至OBS_CDM方式 数据快递服务（Data

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工业生产优化模型场景化优化服务-基础版 按照已有方案逐步实施，不进行生产工况适配，根据已有方案指导，逐步完成数据分析、行业知识导入和模型优化。 工业生产优化模型场景化优化服务-专业版 根据已有相关场景方案，结合现场生产工况，完成数据分析、行业知识导入和模型优化。 工业生产优化模型场景化优化服务-企业版

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概述 欢迎使用IoT数据分析服务，本服务提供丰富的数据分析能力，包括实时分析，时序分析，数字资产分析，您可以使用本文档提供的API对IoT数据分析服务进行相关操作，如创建资产模型、查看模型、查询资产属性等。支持的全部操作请参见 API概览。 父主题： 使用前必读

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lickHouse支持SQL语言，同时还提供了许多扩展功能，如数据压缩、数据分区、分布式查询等。它被广泛应用于互联网企业、金融、电商、游戏等领域。 节点数 节点数是指在一个特定的环境中，例如测试或生产环境，需要部署的节点数量。 镜像名称 用于标识环境配置的镜像。 镜像版本 用于区

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； 实现A公司商品数据，店铺数据，分销商数据，供应商数据，结算方式等业务主数据管理； 实现A公司分销业务，包含经销，代销，返利，对账业务开展； 实现A公司零售门店业务，包含门店收银，促销计算，会员管理，门店进销存，门店店务管理； 实现A公司电商业务，包含平台订单对接，订单发货，平

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。 数据治理 元模型管理：元数据存储库的数据模型，定义元数据的属性、关系的模型叫做元模型，每类元数据都对应一个元模型。 图17 元模型管理 在元模型管理页面，可以编辑维护库、表、字段元模型信息。 图18 编辑元模型 在元模型管理页面，单击“编辑”，可以编辑元模型信息。 元数据管理

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 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算法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： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

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模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

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已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，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、标签数量、验证集数量。 评估参数对比

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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。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 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，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”

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