样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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以发布数据模型。 下线数据模型 当指定数据模型为“已发布”状态时，单击操作列“下线”，可以下线数据模型。 修改数据模型 当指定数据模型为“草稿”或“已下线”状态时，单击“修改”，可以修改数据模型信息。 删除数据模型 当指定数据模型为“草稿”状态时，单击“删除”，可以删除数据模型。

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统一数据模型指南 对外API规范

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数据模型图谱介绍 图谱是一种用于展示复杂信息关系的可视化工具，用于帮助用户更好地理解并处理大量数据。在工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）的数据模型图谱中，数据模型与数据模型之间的关系通过节点和边构成一个图结构，使数据模型能够更直观的

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数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心

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配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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数据转发至MongoDB存储 场景说明 对于平台的流转数据可以选择让平台将设备上报数据转发给文档数据库服务（DDS），由DDS进行存储（华为云DDS完全兼容MongoDB协议），用户无需做额外的数据存储代码开发即可使用设备数据进行业务处理。本示例为将流转数据转发至文档数据库服务存储。

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查看工业数据模型模板 操作场景 为了方便用户查看工业数据模型模板信息，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持在“工业数据模型模板库”页面查看所有模板的信息。 工业数据模型模板库当前处于试运行阶段，仅支持白名单用户在标准使用场景的应用上使用。

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查询工业数据模型模板 操作场景 默认情况下，工业数据模型模板库展示的是当前应用下支持的全部工业数据模型模板。当工业数据模型模板较多时，您可以通过工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供的搜索功能，筛选模板名称，缩小模板范围，快速找到所需模板。

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购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的 DataArts Studio 实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多

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配置管理数据备份存储 配置保存eBackup管理数据（数据库及配置文件等）的备份存储信息，用于发生灾难后恢复eBackup管理系统。eBackup支持NFS、S3、FTP和SFTP存储作为管理数据的备份存储。本节介绍如何配置S3类型的备份存储。 背景信息 备份eBackup管理数

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配置Hive元数据存储至RDS 本章节指导用户将现有集群的Hive元数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个 MRS 集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除，也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台

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创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能，ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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生命周期数据模型API 操作场景 当您在应用设计态完成数据模型的构建和发布，并将应用部署至生命周期数据模型后，系统会将应用下所有对外可调用的API展示在应用运行态的“数据服务管理 > 全量数据服务”中。 进入应用运行态 以系统管理员用户进入运行态： 进入IPDCenter基础服务

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型，转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常：目标模型信息的“id”等属性为null时，则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息：GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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模型测试 将样例数据中的测试数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理，并基于训练出的模型进行效果验证。 单击界面左下角的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择数据集“samples”。 数据集

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train_failure_data：设置为故障硬盘训练数据集，经过特征处理后生成的数据集，对应数据集实例“Train_fail_FE”。 运行超参：模型参数是模型内部的配置变量，参数值可以根据数据自动估算。参数是机器学习的关键，通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数，是模型外部的配置，必须手工设置和

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