Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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“神农项目”是完全免费公开的新冠药物虚拟筛选数据库。在抗疫期间，为了寻找有效治愈新冠肺炎的治疗方式，华为云 医疗智能体 项目团队联合多家科研机构，从新冠病毒蛋白序列开始，针对所有21个靶点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化，获取了靶点蛋白的3D结构。并对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进

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基础版节点：根据所选服务对应的节点类型计算的费用。 基础版读写用户：根据所选服务对应的用户类型计算的费用。 增量包：根据所选服务对应的增量包类型分别计算的费用。 变更配置后对计费的影响 当前包年/包月的数据建模引擎规格不满足您的业务需要时，您可以在iDME控制台发起变更操作。包年/包月的数据建模引擎仅支持资源升配，不支持资源降配。

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对业务场景为极特殊的复杂场景的起因或政府单位进行需求调研分析，简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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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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式开发业务系统中的数据库表，用于存储组织或者业务特有的数据。您可理解为基于iDME创建的数据模型是数据库中的数据表。 根据工业产品问卷调查应用设计的功能，首先您需要创建一个存放问卷内容的数据对象（即数据模型下的数据实体），用于存储企业最终用户的单位基本信息、产品的基本信息、企业质

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行进程应用的开发

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设备建模&发放 创建产品 使用物联网平台的第一步就是在控制台创建产品。产品是设备的集合，是指某一类具有相同能力或特征的设备的合集被称为一款产品。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航栏选择“边缘节点 > 设备建模”进入页面。 单击右上角“创建产品”

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构建模型 自定义模型规范 自定义镜像 规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型

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准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。 更新时间 已发布的模型版本的更新时间。 状态

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频繁修改的信息。与下游系统集成时，会组合主对象的ID、名称以及最新版本对象的属性信息。 每个版本对象都有自己的主对象。 主版本服务没有对外可调用的Restful原子接口。 对版本对象进行检出、更新等操作时，不可以修改主对象。 如有必要更新主对象的数据，可以调用版本服务中的Upda

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默认取值：不涉及。 type 是 String 参数解释：模型的类型。 约束限制：不涉及。 取值范围： LLM_MODEL：大语言模型。 默认取值：不涉及。 version 是 ModelVersionInput object 每个版本的详细信息。 表4 ModelVersionInput

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必选，基模型的类型，描述具体请见基模型列表。 模型文件路径 必填，模型文件路径。目前支持OBS路径，该路径需要当前用户有读取的权限。 图4 创建我的模型 图5 选择模型的OBS路径 再次单击“我的模型”，即可在模型列表中看见刚创建的模型。 图6 在模型列表中查看创建的模型 父主题：

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xDM-F初步生成的建模信息可能会存在偏差，您需要根据业务需求进行建模信息的调整。例如，更改物理表中建模信息的实体类型、中英文名称、沿用表名称、父模型等基本信息。具体操作请参见修改建模信息。 生成最终模型 建模完成后，您可以查看生成的模型信息和状态。查看建模失败的错误信息，快速定位问题并及时处理。

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创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测

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供应链管理： 供应商的管理全靠链主“盯”，不可控且人手不足；发生质量问题后，链主埋单，无法有效追溯 供应商的质量数据、结果都线下产生，易篡改，真实性无法保障 没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游

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邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用

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DME可快速构建不同工业领域的专业软件，提升开发效率，实现企业全量数据的联接，问题快速溯源。 初次使用iDME的您，如果对iDME还不太了解，不知道从何处入手，请仔细阅读该入门导读。通过入门导读可帮助您由浅入深的学习iDME，轻松完成专业级工业应用的构建。 相关操作 说明 准备资源

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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