查询规范 范围查询排序键 建议范围查询的排序键顺序保持与建表时使用的排序键顺序保持一致，如果顺序不一致，会导致性能下降。 如果没有指定排序键顺序，查询和建表时的排序键顺序默认为ASC。 allow filtering关键字不建议使用 当查询语句中,未指定全部primary key，使用了allow

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使用规范 FlexusRDS实例使用规范 FlexusRDS数据库使用规范

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Notebook的 自定义镜像 制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时，经常需要对开发环境进行一些改造，如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限，运行中的Notebook实例中无root权限，所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件，目前在预置的开发环境镜像中是无法实

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此编程规范在业界通用的编程规范基础上进行了整理，供开发者参考使用。清晰，易于维护、易于重构。简洁，易于理解，并且易于实现。风格统一，代码整体风格保持统一。通用性，遵循业界通用的编程规范。建议将工程按照功能模块划分子目录（可参考LiteOS的功能模块划分），子目录再定义头文件和源文件目录。使用驼峰风格进行命名，此风格大小写字母混用，不同单词

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规范要求 API生产 API开放 父主题： 附录-API治理规范指导

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使用规范 命名规范 索引规范 数据库连接 可靠性 数据库性能 Cursor使用规则 父主题： 产品介绍

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命名规范 数据库对象（库、表、字段、索引）命名建议全部使用小写字母开头，后面跟字母或者数字，长度不要超过32字节。 数据库名称不能使用特殊字符("",.,$,\,/,\0,*,?,~,#,:,?,|")，数据库名称不能使用系统数据库名，如：admin，local，config。

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BATCH规范 规则1：不支持logged batch，仅支持unlogged batch。 规则2：一个batch中，操作不超过25行数据。 规则3：一个batch中，请求大小不超过5KB。 规则4：一个batch中，跨partition不超过10个，只操作一张表。 父主题： 数据库规范

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使用规范 GaussDB (for MySQL)数据库权限规范 GaussDB(for MySQL)库表设计规范 GaussDB(for MySQL)索引设计规范 GaussDB(for MySQL)SQL使用规范 父主题： 使用数据库

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使用规范 实例使用规范 数据库使用规范 父主题： 使用数据库

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使用规范 实例使用规范 数据库使用规范 父主题： RDS for PostgreSQL用户指南

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使用规范 实例使用规范 数据库使用规范 父主题： RDS for MariaDB用户指南

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ModelArts与ModelArts Pro的区别 ModelArts是一站式AI开发管理平台，提供领先算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。ModelArts致力于底层模型专业开发、调参等。 ModelArts Pro根据预置工作流生成指定场景模

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数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持

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#【必选】软件包清单 └─ {version} #【必选】version目录，例如21.7.1 ├─ xxx_csv.yaml #【必选】ClusterServiceVersion集群服务版本文件，可多个。

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连接建立后，WebSocket使用TCP完成全双工通信。WebSocket的客户端可以往服务端发送数据，客户端有不同的实现，同一种语言也存在不同的lib包的实现，这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XML/HTML/Bina

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规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至 容器镜像服务 （SWR）才能在ModelArts上用于训练。 父主题： 制作自定义镜像用于训练模型

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e_service.py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。

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Gallery提供了可以直接订阅的算法，不需要进行代码开发，即可使用现成的算法进行模型构建。 使用预置框架 如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加载了一些额外的python包，例如numpy等；也

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import task submitted. 模型导入任务提交成功 模型导入任务提交成功 200 ModelArts.4912 Model import task executed. 模型导入任务执行成功 模型导入任务执行成功 200 ModelArts.4914 Auto labeling

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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训

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