模型管理 基础模型 模型实例 验证规则 实例日志 父主题： 实施步骤

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产品模型 Part定义 产品制造BOM定义 BOM多层级树结构查询 父主题： 制造数据模型管理

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工艺模型 工序定义 工艺流程建模 产线能力配置 指导书管理 指导书审核 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 检验结果项模板 产品质检方案管理 质检累计器场景规则 父主题： 制造数据模型管理

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模型调用 文本对话 文本向量化 父主题： API

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。

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删除模型 功能介绍 删除模型 URI DELETE /v1/koosearch/models/{model_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 是 String 模型名称 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Header参数

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Bad request error。 401 Unauthorized error。 403 Forbidden error。 404 Not found error。 408 Request timeout error。 500 Internal error。 错误码 请参见错误码。

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模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

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模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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"error_code" : "DS.60xx", "error_msg" : "The user request is illegal." } 状态码： 401 { "error_code" : "DS.60xx", "error_msg" : "User authentication

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智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 图2 可用模型页面 在可用模型页面中，管理模型。 表1 管理模型 操作 操作说明 启用模型 在模型列表中，单击目标模型所在行“操作”列的“启用”。 说明： 如需批量启动模型，可以勾选所有需要启动的模型，然后单击列表左上角的“启用”。 当模型状态更新为启用，则表示启动模型成功。

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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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管理模型 开发模型 导入/转换本地开发模型 导入/转换ModelArts开发模型 加密模型 父主题： 开发环境HiLens Studio

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om”格式的模型文件，选择“Encrypt Model”。 弹出“Encrypt Model”对话框。 图1 加密模型 “Encrypt Model”对话框中显示了模型密钥，单击“OK”。 在左侧“model”目录下会生成带密钥的模型文件，为区别于原模型，名称后缀增加“.en”。 图2

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即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用 自定义镜像 进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。

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“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。 图中黑点是模型预测的异常点，红点是原始异常点。 图4 模型测试结果 父主题：

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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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