产品 【功能说明】 用于维护系统管控的产品 【操作步骤】 新增产品：单击“新增”按钮 -> 添加产品信息 -> 单击“保存”按钮；系统支持复制新增和右键批量新增； 图1 新增产品 先进先出：产品勾选了“是否先进先出”，则生产发料时，按照生产日期/入库日期，日期早的优先发料；维护了

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删除产品 功能介绍 应用 服务器 可调用此接口删除已导入物联网平台的指定产品模型。此接口仅删除了产品，未删除关联的插件，在产品下存在设备时，该产品不允许删除。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v5/iot/{project_id}/products/{product_id}

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华北-北京四 产品模型 对产品、物料等规格信息建立规范的规格编码体系。 维护产品制造BOM信息，包括维护BOM行数据、维护BOM行物料的装配位置以及维护BOM行对应的生产工序及工位。 华北-北京四 工艺模型 定义生产的工序，包括工序组及工序组下的工序。 支持通过图形化的方式定义产品的工艺路线。

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查询产品 功能介绍 应用服务器可调用此接口查询已在物联网平台的创建的指定产品模型详细信息，包括产品模型的服务、属性、命令等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/iot/{project_id}/products/{product_id} 表1 路径参数 参数

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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“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。

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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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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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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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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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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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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特征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： 模型训练

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模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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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、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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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。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并

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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、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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dule，其它的分解顺序结构可参考该方式调整即可，如果产品线有统一的分解规范要求，以产品线要求规范步骤为准。 创建0层逻辑模型图。 工程初始化创建时会在“逻辑视图>逻辑模型”包目录下默认创建一个逻辑模型图，可当作0层逻辑模型，如果是非初始化结构建目录 ，则选择要创建图的包节点 ，单击包后的菜单，选择“新建图”。

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