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、

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参考下表参数说明，填写规则内容。以下参数取值仅为示例，您可参考数据转发简介创建自己的规则，填写完成后单击“创建规则”。 参数名 参数说明 规则名称 自定义，如iotda-kafka。 规则描述 自定义，如数据转发至Kafka存储。 数据来源 选择“设备属性”。 触发事件 自动匹配“设备属性上报”。

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参考下表参数说明，填写规则内容。以下参数取值仅为示例，您可参考数据转发简介创建自己的规则，填写完成后单击“创建规则”。 参数名 参数说明 规则名称 自定义，如iotda-obs。 规则描述 自定义，如数据转发至OBS存储。 数据来源 选择“设备属性”。 触发事件 自动匹配“设备属性上报”。 资源空间

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请求超时返回Timeout 出现Modelart.XXXX类型的报错，表示请求在Dispatcher出现问题而被拦截。 常见报错： 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4503 当使用推理的镜像并且出现MR

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参数名称 说明 选择产品 选择您导入的产品模型，如“MQTT_Device”。 设备标识码 设备唯一物理标识，如IMEI、MAC地址等，用于设备在接入物联网平台时携带该标识信息完成接入鉴权。 原生MQTT设备：通过注册成功后生成的“设备ID”（与设备标识码一一对应）和“密钥”接入平台。 NB-IoT设备、集成Agent

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分别注册过华为云账号和华为账号，如何用华为账号访问华为云？ 请用华为账号登录华为云，然后根据提示选择已注册过的华为云账号进行关联，完成华为云账号身份验证。关联成功后，即可立即用华为账号统一访问华为云和其他华为网站。 父主题： 登录

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AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。 登录盘古辅助制药平台，选择“AI模型”。 图1 AI模型 单击“创建模型”，设置相关参数信息。 表1 参数说明 参数 说明 名称 模型名称。 长度为5-32个字符，首位需以英文字母开头，仅可以

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方案概述 应用场景 该解决方案有何用途？ 该解决方案，是基于华为云 AI开发平台 ModelArts的Workflow开发的一套端到端从标注、训练、部署一体的工作流。帮助您迈出传统行业向数字化转型的第一步，完成信息自动化录入功能，并且可以随着客户产品数据迭代升级同步升级。适用于以下需求场景：

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的需求。 表1 使用限制 资源 限制 每租户数据源个数 100个 每租户资产模型个数 1000 每模型资产模型的属性个数 200 每模型资产分析任务数 50 每租户资产个数 100000 每模型资产模型分析任务个数 50个 每租户资产树个数 5个 每资产树资产树深度 10层 每层资产树子资产个数

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模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口

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om”模型当前不支持Caffe2。 采用ModelArts开发 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，您可以使用ModelArts开发一个用于HiLens平台的算法模型。 在使用ModelArts开发或训练的模型后，其模型将存储在ModelArts的模型列表中，详细操作指导请参见《ModelAr

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模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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对话框，如图2所示。 参数配置说明，如下所示： 指标配置：指标配置于验证用例中，用于和模型实际训练结果比较，以判断验证用例是否通过。 一个指标需要设置“指标名称”，“指标类型”和“默认值”，如本例中设置“指标名称”为“acc”，“指标类型”为“Float”，“默认值”为“0.9”

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对数据预处理、特征处理、算法模型构成的pipeline进行超参寻优。AutoML框架图如图1所示。 图1 AutoML框架图 下面以系统预置的样例数据为例，进行AutoML操作演示。 单击如所示的图标，运行“Import sdk”内容。 图2 导入SDK 单击“Import sdk”右侧的图标，新增cell。

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？

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返回值 返回值为0即成功，其他即失败，失败响应参数如错误码所示。 如果推理的实际输入与模型输入大小不一致，推理将会失败。此时infer的返回值将是一个int的错误码，日志会报出错误信息，开发者可以通过错误信息来定位错误。 父主题： 模型管理

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模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

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模型推理 模型初始化成功后，调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据，并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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