IDE还维护了本地历史记录，即使您的项目没有关联的SCM提供商，也可以跟踪文件的更改。 时间线视图 Timeline视图可以在默认情况下通过右侧活动栏中的工具箱（）访问，它提供了一个文件的时间序列事件的统一视图。在事件列表中，本地文件事件标记为，与版本控制系统相关的事件标记为。 您可以过滤Time

查看更多 →

户想要将创建的工程复用给同一租户下的其他用户，则需要将工程发布为私有模板。 前提条件 已创建工程。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签。 在工程列表中，单击需要保存为私有模板的工程的名称。 在“工程详情”界面右上角，单击“保存为模板”。 在“发布”界面，配置信息，参数配置说明见表1。

查看更多 →

画用例模型。 用例模型包含系统基本业务的用例模型、以及增量版本中影响架构的用例模型，从上下文模型中将要用到的Actor角色插入到用例模型图中，再从工具箱中拖入要定义的Use Case元素，和系统边界元素，再建立关系，Actor与用例用的是Use连线关系。 父主题： 用例视图

查看更多 →

红色三角形表示已删除的行。 绿色条表示新增的行。 蓝色条表示修改的行装订线指示。 时间线视图 Timeline视图可以在默认情况下通过右侧活动栏中的工具箱（）访问，它是用于可视化当前在代码编辑器中打开的文件的时间序列事件的统一视图。 双击提交以打开引入该提交的更改的差异视图。 右键单击提交以获取复制提交ID和复制提交消息的选项。

查看更多 →

创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

查看更多 →

创建查询任务 如果用户需要查看某个数据的结构情况，需要先创建查询任务。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据探索”。 选择“任务管理”页签。 单击“创建任务”。 输入查询任务的任务名称，选择是否使用模板。 在数据信息右侧，单击“添加数据集”，在右侧区域展示“数据集”和“文件系统”两个页签。

查看更多 →

批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

查看更多 →

创建数据标注任务 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据标注>时序数据标注”。 选择“任务管理”页签。 单击“创建任务”。 配置选择文件信息，参数说明见表1。 表1 文件信息参数说明 参数 说明 基本信息 任务名称 必填项。 标注任务的名称。由汉字、大小写字母、数字和（_-

查看更多 →

新增作业”章节；原“作业编辑界面说明”和“新增作业”放在新增的“数据处理作业（Python编辑器）”目录下。 2020-07-30 调整工具箱中服务的排列顺序。 删除：“管理模板”中的“管理AI应用模板”、“创建AI应用模板目录”、“创建AI应用模板”章节。 新增：“云地采集”中

查看更多 →

侧的，选择“删除任务”。 修改记录 文档版本 发布日期 修改说明 04 2022-07-12 第四次正式发布。文档内容更新如下： 新增“工具箱管理”章节。 新增“设置服务与工具”章节。 新增“成员动态”章节。 新增“阶段动态”章节。 成员管理支持“批量添加成员”。 03 2022-05-18

查看更多 →

或公共模板中已配置任务的参数，达到快速创建工程的目的。 前提条件 已有工程私有模板或工程公共模板。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>模板管理”页签。 选择“私有模板”或“公共模板”页签。 通过模板目录或是所搜模板名称，快速查找模板。 在需要使用的模板上，单击

查看更多 →

Manager”角色的用户，该用户所属的租户ID必须与环境变量NAIE_D_Manager配置的值一致。 授权采集机 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据接入”。 在“数据接入”界面右上角，单击“采集机管理”。 进入“采集机管理”界面，以列表方式展示所有采集机及其详细信息。 授权采集机。

查看更多 →

可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

查看更多 →

可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

查看更多 →

创建逻辑实体 提供逻辑实体管理功能，帮助用户基于逻辑模型对数据资产进行管理。 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。 在界面右上角，单击“创建”。 在“新建逻辑实体”界面，配置信息，参数说明见表1。 表1 新建逻辑实体参数说明

查看更多 →

用户根据需求自定义编排创建工程。 操作步骤 创建工程入口。 在数据服务首页“我的数据工程”页签，单击“新建工程”，进入新建工程界面。 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签，单击“创建”，进入新建工程界面。 配置工程信息，参数说明见表1。 表1 工程信息参数配置说明 参数 说明 工程名称

查看更多 →

否定 此片段中显示的序列不得发生。 通常用在 consider 或 ignore 片段中。 由于loop与alt类型使用频率较高，故直接放到工具箱中作为可直接使用的元素，与通过fragment设置成loop与alt的意义相同，无任何区别。 在工具画板中选择分段类型，拖拽至画布对应位置，右键单击分段可以进行“编辑条件”。

查看更多 →

敏感检测 创建检测任务，检测文件中是否包含敏感项内容。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全管理”。 在“安全任务”界面，单击“创建任务>敏感检测”。 配置任务信息，参数说明见表1。 表1 任务信息参数说明 参数 说明 任务名称 敏感检测任务的自定义名称。 样本量

查看更多 →

端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

查看更多 →

Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

查看更多 →

取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

查看更多 →