定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用 自定义镜像 进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。 在模型详情页，选择“训练

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检索模型 概述 通过模型地图，用户可以根据模型的名字和路径关键字进行资产检索，快速查找所需数据信息；同时也支持用户收藏模型，申请权限，添加标注，方便快速使用。 前提条件 已采集技术模型，具体请参见模型采集。 已创建业务模型，具体请参见模型目录。 检索模型 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型

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模型采集 数据源管理 采集任务管理 父主题： 应用模型

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Excel导入：通过导入文件的方式快速开发产品模型。详细请参考Excel导入。 导入库模型（平台预置产品模型）：您可以使用平台预置的产品模型，快速完成产品开发。当前平台提供了标准模型和厂商模型。标准模型遵循行业标准的产品模型，适用行业内绝大部分厂商设备，而厂商模型针对设备类型发布的产品模型，适用于用行业内少

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对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 APP授权关系对象模型 参数

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对象模型 API发布后，如果不想API被某些IP地址访问到，可以将这些IP地址加入黑名单，或者想API被某些特性的IP地址访问到，也可以将这些IP地址加入白名单。这样可以提高API的访问安全性，保护API免受攻击。本节介绍API的黑白名单（ACL策略）管理的对象模型，如表1 ACL策略对象模型所示。

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对象模型 API需要绑定ACL策略，ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型，如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。

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对象模型 管理系统的默认配置，管理租户可以根据系统的实际运行情况对这些配置的值进行修改。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 系统配置对象模型

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对象模型 本节介绍签名密钥的对象模型，如下表所示： “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 签名密钥模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 本节介绍API及后端服务的对象模型。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 API对象模型 参数 类型 说明 操作类型 是否必选

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对象模型 本节介绍APP与API之间的授权关系的对象模型，如下表所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。 表1 APP授权关系对象模型 参数

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对象模型 API需要绑定ACL策略，ACL策略才能够对API起到保护作用。本节介绍ACL策略与API的绑定关系的对象模型，如表1所示。 “操作类型”用于描述字段的属性，表示对应字段的值可进行的操作： C：创建；U：更新；R：读取。 “是否必选”列表示对于“操作类型”为“C”的创建操作，对应字段是否为必选字段。

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物理模型 图1 物理模型 搜索 对数据库名/schema/物理表名进行搜索。 数据库操作 新增数据库：在物理模型树根节点下新建数据库。 图2 新增数据库 编辑数据库：选中要修改的数据库，可重命名/删除数据库 图3 编辑数据库 schema操作 新增schema：在选中的数据库节点下新建schema。

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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 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。

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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。 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 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。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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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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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 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。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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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。 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 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。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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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。 f1 F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注

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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。 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 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。 F1值 F1值是模型精确率和召回率

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导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？ 使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 AI应用的事件类型和事件信息都有哪些？ 父主题： 模型管理

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