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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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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新建模板 功能介绍 该API在 DLI 服务中新建一个用户模板，最多100个。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/job-templates 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称

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关系建模接口 查找表模型列表 创建表模型 更新表模型 删除表模型 查询关系 查看关系详情 查询模型下所有关系 查看表模型详情 获取模型 新建模型工作区 更新模型工作区 删除模型工作区 查询模型详情 查询目的表和字段(待下线) 导出模型中表的DDL语句 父主题： 数据架构API

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资源方案建模 维护指定产品的工艺路线中需要的资源信息，通过配置工序中的资源，来定义使用的工治具。 系统支持资源方案的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工艺流程建模。 已维护资源规格定义。 注意事项 非“发布”状态的资源方案其他功能模块

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建模功能，将已有物理表反向建模至xDM-F的数据模型中，帮助您无需再次执行创建模型的操作，即可快速创建数据模型，节省了大量时间成本。 反向建模主要分为如下两部分： 数据库管理：提供新增、编辑、删除和查看数据库功能，可读取数据库表信息，进入数据库建模状态。 建模管理：提供建模、批量

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数据建模引擎 表1、表2和表3分别展示了登录数据建模引擎后的产品功能。 表1 应用级功能概览 功能名称 功能描述 发布区域 数据看板 展示当前应用下所有的数据实体、关系实体、 数据实例 的数量以及最近的变化趋势。 华北-北京四 我的工作空间 展示当前登录用户的导出和导入任务清单，支持任务里导出、导入文件的下载。

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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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登录KG服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库 > 我的模型”，进入“模型管理”页面。 在模型列表左上方，单击“创建模型”。 弹出“创建模型”对话框，如图1所示。 图1 创建模型 按表1填写相关信息。 表1 创建模型参数说明 参数 说明 模型名称 模型的名称。暂不支持修改。 模型模板 选择训练模型预置模

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创建模板 功能介绍 通过将本地模板文件上传至 服务器 的方式来创建模板。 URI POST /v2/templates 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 模板内容，详情请参见UploadResource。 archive_content

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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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应用资源建模 本章节介绍在“应用资源管理”页面，如何通过COC快速管理您的资源和应用，包括同步资源、创建应用并建模、执行UniAgent操作等。主要操作如下： 同步资源：获取当前用户所属的所有Region下资源数据并同步至COC。 创建应用并建模：通过应用资源建模，按业务逻辑单元便捷地进行资源管理。

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。使用订阅算法创建训练作业示例请参考使用AI Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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