图引擎服务 GES

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的部署元素（定义规则：工程设置>构造型下，绑定到4+1视图 : 部署模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为部署元素）。 在部署模型图上创建出来的部署元素； 引用到部署模型中的部署元素（包含关联空间中的引用的部署元素）；

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代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有代码模型图内的代码元素参与构树）并展示不匹配元素构出的代码模型架构树，找出所有代码元素中不在架构树中的代码元素。

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务”对话框内，设置模型包名称，如图3所示。 图3 创建验证任务 单击“确定”，系统开始执行验证任务。 可单击验证任务右侧的图标，查看系统日志、运行结果日志和运行图。 模型验证结束后，单击验证任务右侧的图标，查看模型验证报告，如图4所示。 图4 模型验证报告 如图4所示，用例执行结

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运行模型 2.8.1运行模型、运行模型-顺序图、运行模型-活动图中不能产生新的逻辑元素 详细描述 在运行模型中不能创建新的逻辑元素，只能从逻辑模型中引用或者实例化到运行模型中来进行设计。 检查范围 当前模型工程中的所有模型图类型为运行模型图上的逻辑元素，逻辑元素的定义参考逻辑模型检查章节。

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该规则项检查出的是架构信息树中按模型图构树后显示红色叹号的告警元素。 检查范围 当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义：“工程设置>元素构造型”下，绑定到4+1视图：逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括：在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素

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在逻辑模型图中创建建模元素 选择逻辑模型图后，工具面板会显示对应模型图下的建模元素。 将鼠标移动到需要使用的元素System上直至变成手势图标，此时左键拖拽元素到右侧画布中，松开左键后成功创建名称为System1的元素，同样的方式创建元素Subsystem1，如下图所示： 图1 创建元素

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查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例 按逻辑规则构建的架构信息树： 模型图示例： 错误示例 场景一：独立存在在技术模型图上的技术模型元素。 检查结果： 2.2.3技术模型同一个树的同一层上不能有同名同类型的元素

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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返回流水线构建页面。 图16 关闭知识融合 步骤8：配置图谱质检 在流水线构建页面，单击“图谱质检”，页面下方弹出“图谱质检”对话框，单击右侧按钮可以放大对话框。 图17 图谱质检 在“图谱质检”对话框，打开“图谱质检”开关，单击“保存”。 图谱质检为非必选流程，关闭和开启状态均不影响图谱构建。

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基于已发布的模型路径生成探索视图 操作场景 基于已发布的模型路径探索可以配置探索视图，通过探索视图，您可快速查找数据，数据结果以图形化的形式直观呈现（探索视图更多内容请参考探索视图）。 前提条件 已获取开发人员及以上权限用户的账号和密码。 操作步骤 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据探索

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图解工业数字模型驱动引擎

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ce1”。 图2 数据预处理 单击“数据预处理”代码框左侧的图标。运行代码，对测试数据做数据预处理。 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“

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，

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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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日志定位训练任务失败原因。 运行图：用户在训练工程中，调用SDK，以图表的形式显示任务执行信息。 Tensorboard：创建训练任务时，若勾选了“创建Tensorboard任务”，训练结束后，该页签可以展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。

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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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