Pro 提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI 市场，用户还可以相互分享不同行业场景的行业AI 工作流。 ModelArts Pro 以“授人以渔”的方式助力企业构建AI 能力，赋能不同行业的AI 应用开发者，让AI 变得触手可及。 与ModelArts的关系 ModelArts

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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、训练流

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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高效跨项目协同 大型产品开发往往涉及到数千人大兵团规模作战，协作关系与项目运作沟通成本呈指数级上升，基于华为公司跨部门团队理念与实践，Req联结项目、人、工作项，提供无限组织层级、无限功能领域的网状跨项目协作管理能力，实现立体高效协同，加速信息流转。 支持将研发需求下发至下游项目

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通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率

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一个通过Docker镜像创建的运行实例，一个节点可运行多个容器。容器的实质是进程，但与直接在宿主执行的进程不同，容器进程运行于属于自己的独立的命名空间。 kubernetes kubernetes是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率

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频呈现更加真实的沟通场景。通过视觉和声音的双重体验，用户可以获得更加直观、真实的服务体验，从而增强了用户对品牌的认知和信任度。另外，AI虚拟数字人系统还可以通过技术的升级，实现 语音合成 和语音识别技术的准确度提升，使得系统的回答更加准确、流畅。同时，系统可以根据用户的实时反馈和需求

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √

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应用场景 该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台Mode

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计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合； 灵活可配置的分类与高效运筹优化算法；自动的模拟流程，对策略高效验证； 灵活可配置的高效补货优化算法；灵活可变的业务约束均可加入算法； 数据、流程与决策方案透明展示；高效仿真优化引擎实时计算，实现多情景仿真对比 方案架构

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率

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MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipynb格式保存，实质上是一段代码，对应Notebook中的一个Cell。

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以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等多种类型的实验。部分实验实现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。 项目实训系统支持项目阶段的划分，并针对每个阶段分别设置考核内容、考核方式和评分标准。系统提供了完整的项目管理功能，能够为团队和个人制定项目计划和任务分工，并全

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模型训练 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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数据或API的语义模糊，无法确认获取的数据的准确性。 不支持跨源数据汇聚处理，汇聚效率低。 开发效率较低，关键环境编码需要编码学习。例如：不同数据源需要熟悉各类DB语法，学习如何对接不同中间件等等。 针对传统方式的各类问题，产生了新的应用模型管理模式，帮助企业便捷开发，解决上述痛点：

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