图引擎服务 GES

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

查看更多 →

删除模型 功能介绍 删除模型 URI DELETE /v1/koosearch/models/{model_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 是 String 模型名称 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Header参数

查看更多 →

base_model_type 是 String 参数解释：基模型类型。 约束限制：不涉及。 取值范围：请从ListBaseModels列举基模型接口响应中获取。 默认取值：不涉及。 model_path 是 String 参数解释：模型文件路径。 约束限制：合法OBS路径。 取值范围：不涉及。

查看更多 →

模型设计 总览 数据模型图谱 数据模型管理 数据看板

查看更多 →

模型设计 数仓规划 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

查看更多 →

模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

获取模型 功能介绍 获取当前空间下的全部模型信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/workspaces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。

查看更多 →

进入目标工作空间管理页面。 图1 进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“威胁运营 > 智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 图2 可用模型页面 在可用模型页面中，管理模型。 表1 管理模型 操作 操作说明 启用模型 在模型列表中，单击目标模型所在行“操作”列的“启用”。

查看更多 →

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“

查看更多 →

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，

查看更多 →

模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

查看更多 →

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。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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”。

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训

查看更多 →

的样本信息，包括样本的正确标签和预测标签。 图2 详细评估 后续操作 针对当前版本的模型，经过“整体评估”和“详细评估”后，如果根据业务需求，模型还需继续优化，请单击“上一步”，回到“模型训练”步骤，详细操作指导请见训练模型。 如果模型已达到业务需求，请单击“发布部署”，进入“服务部署”步骤，详情请见部署服务。

查看更多 →