应用模型 应用模型简介 基本概念 应用模型使用流程 实例管理 概览 模型地图（新版） 模型地图（旧版） 模型目录（新版） 模型目录（旧版） 模型采集 信息架构 业务术语 工作空间 行业模板

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导入模型 导入模型功能包括： 初始化已存在的模型，根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性，请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例，编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model

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删除模型 删除模型对象。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型或模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts

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模型设计 逻辑模型 关系建模 维度建模 数据集市 父主题： 数据架构

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应用模型 什么是信息架构？ 模型目录能干什么？ 模型采集支持采集的数据源类型有哪些？ 为什么采集到的技术模型在模型地图中检索不到？ 在数据源内容更新时，如何在应用模型中刷新对应数据？ 为什么在创建数据源时测试连接会失败？

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公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义，在设计API的Body请求体或返回响应时，如果需要使用某种数据模型、公共响应等，可直接引用对应的公共模型，单击“公共模型”搜索框右侧，新建不同类型公共模型，CodeArts API提供以下7种公共模型定义：数据模型、公共响应、

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对象模型 对象 专属主机管理包括查询专属主机列表、查看专属主机详情、更新专属主机属性、申请专属主机，以及释放专属主机。 对象模型 表1 dedicated_host 参数 类型 CRUD 默认值 约束 备注 dedicated_host_id String R - - 专属主机ID。

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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。

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governance-provider Java Chassis是基于Open API的REST/RPC框架，在模型上和单纯的REST框架存在差异。Java Chassis提供两种模式匹配规则，第一种是基于REST的，第二种是基于RPC的。可以通过配置项：servicecomb.governance.{operation}

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governance-provider Java Chassis是基于Open API的REST/RPC框架，在模型上和单纯的REST框架存在差异。Java Chassis提供两种模式匹配规则，第一种是基于REST的，第二种是基于RPC的。可以通过配置项：servicecomb.governance.{operation}

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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“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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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。

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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。

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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

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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”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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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

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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

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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

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