中软国际数据治理专业服务解决方案实践

产品对异常检测需求持续增加，单个异常检测模型开发周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。 学件（Learnware）= 模型（model）+ 规约（specification）

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编辑学件 本章节介绍，如何修改自定义学件的算子组、算子、表单组和表单信息。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面右上角的图标，右侧区域展示算子区域。 通过“自定义 > 算法处理 > 加载数据”可以看到新增的“加载数据”算子。 右键单击“加载数据”，从下拉框中，选择“开发自定义模版”。

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KPI异常检测学件服务 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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硬盘故障根因分析学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 根因分析 父主题： 学件开发指南

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提现要多久？ 提现分为原路提现和银行卡提现两种。 在线支付时，支付宝、微信到账11个月内，银联、Huawei Pay充值到账3个月内的金额，可以进行原路提现。按照原支付路径（微信、支付宝、银联、Huawei Pay）1个工作日内退还至原付款账户。 在线支付时，支付宝、微信到账超过11个月，银联、Huawei

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当作业中包含专业时，评判⽅式可选择学⽣互评； 当包含多选题时，可进⾏多选题评分设置（多选、少选、错选，不得分；少选，得⼀半分）。 图3 作业发布 可修改作业的发布设置：提交截⽌时间和互评批阅截⽌时间，还可设置是否允许学⽣延时提交及延时时⻓为多久。 图4 修改发布设置 可取消作业的发布状态；取消后可在作业库重新发布；

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根因分析 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理、根因分析和结果展示。 单击代码框左下方的“加载数据”。 弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 硬盘故障根因分析 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 参数说明如下所示：

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模型训练 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 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 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

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自定义学件的能力来源包含如下两种： 学件代码由算法科学家提供基础稿，开发人员需要根据可信原则，对代码进行优化、抽象，并调试通过。 由开发人员根据业务场景和业务数据，利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景，最终的学件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发学件之前需要将业务代码

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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。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。

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模型训练服务预置了KPI异常检测、多层嵌套异常检测、硬盘故障根因分析等多个学件，供用户直接利用学件能力，定制生成业务模型。 文档提供了所有学件的界面操作过程，从创建项目、数据集、模型训练、模型测试、模型推理到模型归档的全流程。 《自定义学件开发指南》 模型训练服务预置了学件，供用户直接使用。如果用户有算法，想要在

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"send_byte": { "0": 0, "1": 0, "2": 0, "3": 0, "4": 0, "5": 0, "6": 0, "7": 0, "8": 0, "9": 0, "10": 0 } } } 单击

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SDK或者特定领域的学件SDK中。 如果需要将算子的变量暴露为参数，供用户输入，需要在代码中以“<变量名> = <变量值>”的格式体现，供后续开发表单时使用。 针对“加载数据”算子，可参考JupyterLab环境界面右上角内置的“数据处理 > 数据集 > 加载数据”算子进行定制。 学件主文件的代码样例，如下所示：

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如何将生物信息学软件封装为镜像并上传？ 本章节提供了在 EIHealth 平台创建FastQC应用的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具，此样例基于开源的FastQC软件，将软件制作成镜像，上传至平台，并基于此镜像创建应用。应用创建完成

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模型训练完成后，训练好的模型和相关内容，都保存在如图2所示的model目录中。将model目录导出，使用新数据，直接利用已有的特征和参数、算法和参数，就可以实现模型重训练。 model目录的上级目录“learnware”是用户创建的学件项目名称。 model目录的子目录含义如下所示： feature_file

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_col0 ------- 1234 (1 row) to_big_endian_32(integer) → varbinary 将bigint类型的数字编码为32位大端补码格式。 select to_big_endian_32(1999); _col0 -------------

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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目前“专家经验注入”是为Gpr数据集定制，如果用户使用Gpr数据集体验KPI异常检测学件的操作流程，可以先执行“专家经验注入”，再执行“开发推理”，那么专家经验会自动转成代码并关联到模型推理函数里面。 “开发推理”用于生成推理代码至推理文件“learnware_predict.py”中。当学件模型打包

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）则只保留最后一行。 WHERE rownum = 1: Flink 需要 rownum = 1 以确定该查询是否为去重查询。 注意事项 无 示例 根据order_id对数据进行去重，其中proctime为事件时间属性列 SELECT order_id, user, product, number

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重保护 操作场景 启动故障切换的同时，数据同步停止。故障切换完成后，保护组处于停止保护状态，如需重新开始数据同步，可参考本章节执行重保护操作。 前提条件 重保护前保护组中必须包含复制对。 保护组状态为“故障切换”或者“重保护失败”。 容灾站点 服务器 关机。 操作步骤 登录管理控制台。

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