数据集 数据集简介 新建数据集和导入数据 数据集操作 父主题： 用户指南

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数据集 数据集订购接口 数据集发布接口 目录管理接口 数据集管理接口 数据集可视授权接口 订阅和审批接口 数据集下载接口 计量统计接口 用户信息管理接口 通知接口 标签接口 数据集评论接口 网图服务数据集查询接口 数据集备份恢复接口 数据资产账本接口 父主题： API参考

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数据集成 数据集成主要包含三块：离线集成，实时集成，集成任务。 图1 数据集成 离线集成 主要为结构化集成和非结构化集成两种，结构化集成主要是离线集成部署方式，非结构化集成为API部署方式。 结构化集成 图2 结构化集成 集成作业 图3 集成作业 任务名称：自定义数据 需求类型：目前只支持新增

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数据集 数据集主要包含两块：左侧树状导航展示数据集路径、右侧可进行新建数据集操作。 图1 数据集 数据集可以直接从数据源在线导入，也可以离线导入本地文件。 图2 数据集导入 单击“数据集”，可看到该数据集详情和元数据信息。 图3 数据集详情 图4 元数据 父主题： DataLab用户手册

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数据集成 数据源管理 支持通过手动配置或批量导入的方式接入数据源 图1 数据源管理 任务设计 拖拉拽设计 支持组件化拖拉拽方式快速完成数据同步任务的设计，用户在完成设计后，可通过预检测确认设计无误，通过开始、停止、刷新、查看日志等操作调试任务。 图2 拖拉拽设计 字段自动映射 配

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在数据类型中，选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集，更多操作请参见数据集管理。 父主题： 数据接入

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数据集成 数据集成概述 约束与限制 支持的数据源 创建并管理 CDM 集群 在CDM集群中创建连接 在CDM集群中创建作业 时间宏变量使用解析 优化迁移性能 关键操作指导 使用教程 常见错误码参考

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数据集成 概述 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理

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数据集成 支持接入的日志 接入数据 父主题： 设置

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数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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数据集 获取数据集列表 创建数据集 获取数据集详情 删除数据集 父主题： API

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数据集成 CDM与其他数据迁移服务有什么区别，如何选择？ CDM有哪些优势？ CDM有哪些安全防护？ 如何降低CDM使用成本？ CDM未使用数据传输功能时，是否会计费？ 已购买包年包月的CDM套餐包，为什么还会产生按需计费的费用？ 如何查看套餐包的剩余时长？ CDM可以跨账户使用吗？

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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计算节点API 获取用户token 可信计算 节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中，您可以查看到项目对应的“数据源”，单击此处链接，可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目，其数据源指定的是一个OBS路径，并非数据集。其他类型的自动学习项目，其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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将旧版项目升级到新版 自动学习功能升级为新版，如果您的项目是在旧版中创建，需升级后再使用。未升级的自动学习项目，无法进行数据标注、训练以及部署等操作。 “预测分析”类型的项目，可以不执行升级，直接使用新版自动学习。 升级到新版 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”，进入“自动学习”项目列表页面。

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AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。

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