模型会定时学习自动更新 更多内容
  • 创建横向评估型作业

    开关开启后,执行失败的作业根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 父主题:

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • osmt-agent服务自动更新

    osmt-agent服务自动更新 osmt-agent服务支持周期性检查是否有待更新的RPM包,并自动更新RPM包。检查的周期和执行更新的时间段可以自定义设置。 执行以下命令,确保osmt.conf文件auto_upgrade字段为True。 osmt config -k auto_upgrade

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  • 方案概述

    解决方案支持定时调用功能与资源统一管理功能,整体架构如图1所示。 图1 方案架构图 该解决方案部署如下资源: 创建用于上传训练数据和结果数据导出的OBS桶,企业业务系统定时向该桶上传更新数据和下载结果数据; 函数工作流 :用于实现调用销量预测服务的业务逻辑,完成模型的自动部署。

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 定时任务

    定时任务 定时学习任务是学习任务升级功能。定时任务按照设置好的学习周期自动发布,减轻管理员工作量,减少重复工作。 入口展示 图1 入口展示 创建定时任务 操作路径:培训-学习-定时任务-【新建】 图2 新建定时任务 图3 基本信息 任务期限:是指当学员收到任务到任务结束的时间 图4

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  • 编辑数据连接

    若数据复杂则需要手动输入返回的数据属性名称来配置映射。 图3 字段映射 自动更新自动更新请求被勾选时,每隔一定时间向后台发送请求更新数据,您可在“更新间隔”处自定义发送请求的时间间隔。 图4 自动更新 父主题: 管理数据连接

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    验证数据比例是指模型训练过程中,用于验证模型当前训练效果的数据在完整数据集中所占的比例。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小,可能导致模型在验证集上表现不够稳定,无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过大,可能导致训练集的样本量不足,影响模型的训练效

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  • 定时刷新token

    接口功能 在accessToken到期前,自动获取新的accessToken。 注意事项 调用此接口后,SDK启动一个线程自动刷新accessToken,且accessToken只在SDK内部管理,第三方应用不必关心;调用其他业务接口时,accessToken直接传入null即可(如果

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  • 定时导入接口

    单击“确定”,完成定时导入任务创建。 在“定时导入”页面单击“是否启用”,设置启用/关闭定时任务。启用定时任务后开始计时,根据设置的时间间隔完成导入任务。 (可选)可复制定时导入任务。单击操作的,选择“复制”,配置任务参数,完成定时导入任务的复制。 (可选)单击操作的,立即执行定时导入任务。

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  • 定时器

    启动后是否立即执行一次。 表2 每小时触发 参数 说明 开始时间 开从0点开始计算,从几点开始(该小时内也执行),取值范围0-23。 结束时间 从0点开始计算,到几点结束(该小时内也执行),取值范围0-23,需大于等于开始时间。 具体触发的分钟 每小时第几分钟触发,取值范围0-59。

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  • 定时器

    启动后是否立即执行一次。 表2 每小时触发 参数 说明 开始时间 开从0点开始计算,从几点开始(该小时内也执行),取值范围0-23。 结束时间 从0点开始计算,到几点结束(该小时内也执行),取值范围0-23,需大于等于开始时间。 具体触发的分钟 每小时第几分钟触发,取值范围0-59。

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  • 定时压测

    定时压测 创建定时压测任务 管理定时压测任务

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  • 定时调用

    infer(header_config, deploy_apipath, data_dict) 定时训练 为防止因数据分布引起模型精度下降,建议每天更新模型,只需在界面上将workflow配置建模的定时启动打开即可。 图1 图示3 父主题: 实施步骤

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  • 定时导入接口

    单击“确定”,完成定时导入任务创建。 在“定时导入”页面单击“是否启用”,设置启用/关闭定时任务。启用定时任务后开始计时,根据设置的时间间隔完成导入任务。 (可选)可复制定时导入任务。单击操作的,选择“复制”,配置任务参数,完成定时导入任务的复制。 (可选)单击操作的,立即执行定时导入任务。

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  • 发送定时消息

    1s的精度内,不保证消息投递的顺序性。即如果两条定时消息的定时时间差距小于0.1s,他们投递的顺序与他们发送的顺序无法确保一致。 无法确保定时消息仅投递一次,定时消息可能重复投递。 定时消息的定时时间是服务端开始向消费端投递的时间。如果消费者当前有消息堆积,那么定时消息排在堆积消息后面,将不能严格按照配置的时间进行投递。

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  • 定时运维

    定时运维 “定时运维”页面展示所有定时任务的执行记录。您可以在这里创建定时任务,也可以管理已创建的定时任务。创建定时任务后,系统按确定时间或周期定时触发脚本执行、文件管理、服务场景以及作业管理等操作。定时任务单用户最多支持创建100个。 创建任务 登录AOM 2.0控制台。 在左

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  • 创建纵向联邦学习作业

    重试:开关开启后,执行失败的作业根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额:执行特征选择作业和训练作业时,创建新容器来执行,该参数的值为创建新容器的CPU核数。 内存配额:执行特征选择作业和训练作业时,创建新容

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  • 创建横向训练型作业

    开关开启后,执行失败的作业根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 完

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