可以初步了解流程引擎的基本概念并体验流程引擎的功能。 基于数字主线引擎创建“5G基站研发制造过程”图谱 从建模开始，带您一步步创建“5G基站研发制造过程”模型图谱中模型节点以及节点间的关系线，您可初步了解数字主线引擎的基本概念，体验其数据建模、数据模型图谱的能力。

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V2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决方案和具备对应能力的开发工程师、规划设计人员和工程人员，对于这场变革和企业的蜕变更是缺一不可的关键。基于此，华为云推出了华为企业人工智能高级开发者培训专业服务，旨在培养具有图像处理、语

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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工业数字模型驱动引擎现场技术支持 基于安装完成的iDME产品，为客户提供5个工作日的iDME平台的持续交付服务指导，包含公有云及边缘云场景iDME数据建模引擎产品的升级、数据迁移工具及性能调优方案 数据模型实施完成后的持续技术支持 工业数字模型驱动引擎远程技术支持 基于安装完成的iDME产品，为客户提供5

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在MaaS中创建模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台使用基础模型创建个人专属模型。 场景描述 MaaS提供了基于昇腾云算力适配的开源大模型，您可以使用这些基础模型，结合推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件，创建个人专属的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts

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音频文件中的异常声音 ModelArts专题 了解ModelArts 华为云开发者学堂 华为云EI基于AI和大数据技术，通过云服务的方式提供开放可信的平台。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量，如不能统一管理开发流程元数据，可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至 对象存储服务 （OBS）中的元模型和容

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根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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p”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加模型说明”，设置“文档名称”及其“URL”。模型说明支持增加3条。 “配置文件” 系统默认关联您存储在OBS中的配置文件。打开开关，您可以直接在当前界面查看或编辑模型配置文件。

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应用场景 多种模型设计 应用：软件设计开发。 场景特点：软件设计和开发过程会有不同的角色参与其中，统一设计建模语言减少沟通成本。 适用场景：支持4+1视图和UML模型在线设计，为用户提供可视化建模语言。 模型协同设计 应用：项目协同设计。 场景特点：工程庞大、周期短的情况，需要投入多人同时开发建模。

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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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影，对象就是电影中的各个角色，需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 AstroZero低代码平台中的对象包括如下几种： 标准对象 标准对象是低代码平台预置的对象，对象名称和对象字段均已定义好，可以满足最基本的业务需要。

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征的多行样本进行可信联邦学习，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，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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关系建模 逻辑模型是利用实体及相互之间的关系，准确描述业务规则的实体关系图。逻辑模型要保证业务所需数据结构的正确性及一致性，使用一系列标准的规则将各种对象的特征体现出来，并对各实体之间的关系进行准确定义。同时，逻辑模型也为构建物理模型提供了有力的参考依据，是最终成功设计数据库过程中必不可少的一个阶段。

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、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要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

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输入订单产品工艺流程信息，通过生产线仿真建模运行分析，输出生产线的人员、设备等合理的配置数量。 仿真业务模型管理与共享 定义仿真模型库、算法及基础参数，作为企业数字化仿真验证的基础。实现对仿真模型的分类管理，企业可根据自己的业务对仿真模型进行场景化的分类管理。支持业务场景分类的增加与合并，分类列表改变

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种格式学习和使用的时间，对操作人员来讲使用方式更为简单。 低成本：无需复杂的许可证申请过程，避免因申请各个厂家的软件许可造成的成本增加。 高效率：保证了设计、生成的连续性，提升了历史模型的可复用性，加速了产品的开发周期。 高兼容性：打通各个平台各个解决方案，实现了归一化、标准化、高兼容性的操作。

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数据模型元数据。 iDME运行服务：包括数据建模引擎和数字主线引擎两种运行服务。 数据建模引擎：是用于应用部署和运行的计算、存储、网络等基础设施资源的集合。您可以按运行服务的维度管理数据建模引擎资源和部署应用。例如，对应用进行部署、升级、卸载等操作，在应用运行态使用更丰富的数据管理能力。

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