图引擎服务 GES

画图设计，如果部署模型场景较多，可根据实际情况将内容进行拆分，按实际部署场景创建多个部署模型图。 建立交付元素与部署元素的部署关系。 从工具箱拖入部署元素创建到部署模型图中，描述部署场景，再将交付模型中定义的打包交付件引用到图中，并与部署元素建立部署关系。 父主题： 部署视图

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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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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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模型设计 如何创建连线关系 如何快速复制元素 如何表示父子关系 如何实现图与图之间的关联跳转 如何添加元素属性和方法 顺序图怎么连线 如何编辑顺序图中的操作符 如何查看和修改模型图类型

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模型管理 如何创建包 如何创建自定义视图和模型 如何配置自定义元素构造型

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对象模型 对象 专属主机管理包括查询专属主机列表、查看专属主机详情、更新专属主机属性、申请专属主机，以及释放专属主机。 对象模型 表1 dedicated_host 参数 类型 CRUD 默认值 约束 备注 dedicated_host_id String R - - 专属主机ID。

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应用模型 实体管理 关系管理 特征管理 父主题： API

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在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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”、“分类统计表”等。 图2 训练详情 表2 评估结果参数说明 参数 说明 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率

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模型管理 导入模型 父主题： 推理部署

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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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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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资源模型 资源方案建模 资源实物BOM 人员资质模型 班次与资源日历 资源规格定义 父主题： 制造数据模型管理

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事件模型 云服务事件模型 自定义事件模型

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登录盘古辅助制药平台，选择“AI模型”。 图1 AI模型 单击“创建模型”，设置相关参数信息。 表1 参数说明 参数 说明 名称 模型名称。 长度为5-32个字符，首位需以英文字母开头，仅可以使用字母、数字、下划线“_”和中划线“-”和空格。 描述 设置模型的描述信息。 基模型 设置基模型，基模型与分子描

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l.pb”，请勾选预训练模型。 确认信息后，单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“应用开发>模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题： HiLens安全帽检测技能

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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 带密钥模型

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模型设计 关系建模 维度建模 父主题： 数据架构组件

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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