288个训练集，288维特征。 数据中心训练数据集 提供用于数据中心场景AI模型训练的数据，包括数据中心制冷系统、硬盘等设备的运行状态等数据。 场景案例 DC硬盘故障检测：通过对老化硬盘和新硬盘的关键参数对比，实现提前30~45天故障预测，确保硬盘数据不丢失。提供1个训练集，24维特征。

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保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。

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持公测。如需使用，请前往公测页面申请。 云硬盘性能 表1 云硬盘性能数据表 参数 极速型SSD V2 云硬盘最大容量 系统盘：1024 GiB 数据盘：32768 GiB 描述 专用于对延迟敏感的业务关键型应用程序的极高性能 SSD云硬盘。 具备持续 IOPS 性能 超过 128000

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

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，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2022年3月 序号 功能名称 功能描述 相关文档 1 支持极速型SSD云硬盘 极速型SSD云硬盘具备高IO、低时延、高可用特点。适用于对于数据读写性能和数据高可用性的数据库业务场景。 N/A 2021年12月 序号 功能名称

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Server支持极速型SSD存储类型。 支持的IOPS取决于云硬盘的IO性能，具体请参见《云硬盘产品介绍》中“磁盘类型及性能介绍”中“极速型SSD”的内容。 极速型SSD V2 极速型SSD V2具备超高IOPS、超高吞吐量和超低时延等多维度的超高性能。 极速型SSD V2在保持存储容

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元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块

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evs_s4_swap_type string 是 指定云硬盘EVS类型，用作为Swap卷，取值范围：ESSD（极速型SSD）、SSD（超高IO）、GPSSD（通用型SSD）、SAS（高IO）。 SSD evs_s4_swap_size number 是 指定云硬盘EVS大小，用作为Swap卷，以GB为单位，取值范围为10-32

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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8核 64GB”：GPU单卡规格，16GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“ 对象存储服务 O

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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Atlas800训练 服务器 硬件指南 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器

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开启/关闭云硬盘快照极速可用功能（适用于商用快照） 操作场景 云硬盘中存储的数据越多，创建标准快照所用的时间就越长。快照极速可用功能可实现快照创建中可用，支持使用创建中的快照回滚数据和创建云硬盘，且回滚数据和创建云硬盘速度较快。 约束与限制 支持的云硬盘类型有：极速型SSD V2、极速型SSD、通用型SSD

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硬盘 硬盘扩容概述 扩容硬盘容量 扩容硬盘分区和文件系统（Windows） 扩容硬盘分区和文件系统（Linux）

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配置两颗鲲鹏920处理器，单颗处理器主频≥2.6GHz，核心≥32物理核心； 配置448GB内存； 配置2块960G SSD硬盘+1块3.2TB NVME SSD硬盘+5块4TB SATA硬盘； 配置4*SP333 10GE光口（满配光模块）+4*GE电口； 配置1*9460-8i(Avago 3508)

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在下拉列表中选择数据集。 数据集版本 在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下，会将数据集分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中，训练数据比例的选择取决于许多因素，例如可用数据量、

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