应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 访问外网 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 高频常见问题

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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请谨慎使用硬链接文件，切勿在safe_data_path目录下创建指向目录以外的硬链接文件，并确保safe_data_path目录权限最小化。 enable_copy_server_files 参数说明：是否开启copy 服务器 端文件的权限。 参数类型：布尔型 参数单位：无 取值范围：

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热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段使用较小的学习率，然后逐渐增加学习率，直到达到预设

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识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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数据源文件：存储有数据的TEXT、 CS V、ORC、CARBONDATA、JSON文件。文件中保存的是待并行导入数据库的数据。 OBS： 对象存储服务 ，是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的云存储服务。向 GaussDB (DWS)并行导入数据时，数据对象放置在OBS服务器上。 桶（Bucket）：对OBS

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（导入）。 概述 并行导入将存储在服务器普通文件系统中的数据导入到GaussDB(DWS)数据库中。暂时不支持将存储在HDFS文件系统上的数据导入GaussDB(DWS)。 并行导入功能通过外表设置的导入策略、导入数据格式等信息来识别数据源文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据

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OBS：对象存储服务，是一种可存储文档、图片、影音视频等非结构化数据的云存储服务。从GaussDB(DWS)并行导出数据时，数据对象放置在OBS服务器上。 桶（Bucket）：对OBS中的一个存储空间的形象称呼，是存储对象的容器。 对象存储是一种非常扁平化的存储方式，桶中存储的对象都在同一个逻辑层级

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关于GDS并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。 当前版本的GDS支持从数据库导出到管道文件，该功能使GDS的导出更加灵活多变。 当GDS用户的本地磁盘空间不足时： 通过管道文件将从GDS导出的数据进行压缩减少磁盘空间。 通

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

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起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB(DWS)的SMP特性由GUC参数query_dop控制，该参数可设置用户自定义的查询并行度。 SMP适用场景与限制 SMP适用场景： 支持并行的算子 计划中存在以下算子支持并行：

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样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并支持用户自定义更多超参数，提升无代码模型开发效率。 图13 网络结构及模型参数配置 图14 网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。

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提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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加数据，训练效果并不明显。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题： 功能咨询

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件语义系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载，主要应用于大数据场景。

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