和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括 自然语言处理 、 机器翻译 、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数

查看更多 →

Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 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。

查看更多 →

概述 4+1视图是一组相关联模型的集合，从不同的视角，反映不同利益干系人的关注点。通过逻辑、开发、部署、运行4个典型视角描述系统的各个切面，以用例串接和验证各切面设计。 在架构设计说明书模板中的4+1架构视图模型结构如下图所示： 图1 4+1架构视图模型结构图 表1 视图类型与描述

查看更多 →

调度的时间间隔。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。

查看更多 →

应用场景 多种模型设计 应用：软件设计开发。 场景特点：软件设计和开发过程会有不同的角色参与其中，统一设计建模语言减少沟通成本。 适用场景：支持4+1视图和UML模型在线设计，为用户提供可视化建模语言。 模型协同设计 应用：项目协同设计。 场景特点：工程庞大、周期短的情况，需要投入多人同时开发建模。

查看更多 →

Task”的四层模型。 从原始抽象宏观的需求Epic（中文通常翻译为史诗特性），经过分解为多个Feature，继而再逐步分解为Story。Story是UserStory的简称，Story是站在用户视角符合INVEST原则的最小可交付的工作项单元。一个Epic分解为一个或多个Sto

查看更多 →

STS SDK功能矩阵 功能 Java 读取微服务身份证书 √ 连接STS-Server获取密钥、认证凭据等 √ 连接STS-Server获取敏感配置 √ 解密敏感数据 √ 微服务间通信认证 √ 微服务间通信敏感数据加密 √ 表2 Cloud Map SDK功能矩阵 功能 Java

查看更多 →

从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

查看更多 →

是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 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算法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： JupyterLab开发平台

查看更多 →

模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

查看更多 →

单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

查看更多 →

模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

查看更多 →

模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

查看更多 →

训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

查看更多 →

请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

查看更多 →

Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。

查看更多 →

模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不

查看更多 →

已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，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、标签数量、验证集数量。 评估参数对比

查看更多 →

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。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括

查看更多 →

训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 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，并已执行完“数据标注”步骤，详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”

查看更多 →

在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情

查看更多 →