基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API

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排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征，

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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删除某个需要删除的WDL execution 功能介绍 删除某个需要删除的WDL execution,需要知道该WDL execution的id。 URI DELETE /v1/{project_id}/executions-extend/{execution_id} 表1 路径参数

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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算等领域。 WDL作业 通过Cromwell可以将WDL（Workflow Description Language）描述的workflow运行在CCI容器中。您只需为作业运行时实际消耗的计算和存储资源付费，不需要支付资源之外的附加费用。通过WDL格式的模板创建WDL作业。广泛应用于基因测序、药物检测等领域。

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通过execution的id（创建WDL execution时返回的id） 筛选过滤WDL execution的信息，匹配规则为模糊匹配 最小长度：1 最大长度：102400 target 否 String 通过target(环境类型,目前只支持 cromwell) 筛选过滤WDL execution信息

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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”。 在“G CS 作业模板”或“WDL作业模板”页签下，在已创建的模板列中，单击“添加版本”。 配置参数，具体如表1所示。 表1 创建作业模板 参数 说明 模板名称 保持默认值，不可修改。 版本 输入版本号。 模板文件 是一种遵循GCS流程或者WDL流程描述语法规范的文本文件，用于

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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删除指定的资源池 删除指定的资源池。 WDL任务 查询所有的WDL execution的执行信息 查询所有的WDL execution的执行信息，包括名称，状态，耗时等相关信息。 创建wdl任务 指定一个已经创建好的cromwell环境，创建执行wdl的任务，支持使用obs的url作为参数上传文件，也可以从本地上传文件。

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基因容器（GeneContainer Service，GCS）提供云端基因解决方案，支持DNA、RNA等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的测序流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器作为基因测序端到端完整解决方案，为您提供数据管理

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订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。 特征工程集成JupyterLab开发环境，提供数据探索工具，预置数据处理、模型训

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创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。

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displayed 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 "获取指定WDL任务详情成功." 400 "获取指定WDL任务详情，参数不合法" 500 "获取指定WDL任务详情, 网络错误。" 父主题： WDL任务

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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