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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内置多套已验证的业界主流流程，同时提供图形化流程设计器及手动模板编写两种方式供您选择，创建您的自定义测序流程。 快速迁移已有流程 基因容器支持多种流程描述语言，可以将您在第三方系统中的流程（如SJM、WDL、Snakemake、Batch等）快速迁移至基因容器上。 可视化交互式体验 您可以随时通过图形化界面查看流

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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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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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：线程池恢复正常状态时的线程池使用率，当线程池使用率小于该值时，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~INT_MAX，设置为多少表示百分之多少。 overload_threadpool_percent：线程池过载时的线程池使用率，当线程池使用率大于该值时，表示当前线程池已经过载

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：线程池恢复正常状态时的线程池使用率，当线程池使用率小于该值时，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~INT_MAX，设置为多少表示百分之多少。 overload_threadpool_percent：线程池过载时的线程池使用率，当线程池使用率大于该值时，表示当前线程池已经过载

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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时中标，并通过自动化确保系统迅速响应竞价，广告推广商必须能够根据业务压力灵活快速并且成本可控地增加容量。 竞享实例的应用 客户使用包周期实例作为常规容量提供服务，在业务高峰时，得益于竞享实例低成本及快速扩缩容特性，竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动化是这项业务的关键，

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InitContainer是一种特殊容器，在 Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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，实现精准营销。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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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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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法在节点池中配置单个节点，任何配置更改都会影响节点池中的所有节点。 CCE提供的节点池相关功能包括：创建节点池、查看节点池、编辑节点池、删除节点池、拷贝节点池、迁移节点。 创建节点池 管理节点池 工作负载管理 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群、CCE Autopilot集群均支持

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础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定的区域，且只能用于公共资源池，专属资源池不可用。当前只有部分区域可选，具体以控制台为准。

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化云上自动化容器运行环境搭建。 边缘节点部署：基于智能边缘平台（IEF，Intelligent EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同

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服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。

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如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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：线程池恢复正常状态时的线程池使用率，当线程池使用率小于该值时，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~INT_MAX，设置为多少表示百分之多少。 overload_threadpool_percent：线程池过载时的线程池使用率，当线程池使用率大于该值时，表示当前线程池已经过载

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