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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Davinci”模型，推理性能更好。 1表示生成高精度“FP16 Davinci”模型，推理精度更好。 output_type 网络输出数据类型，“FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 父主题： 管理模型

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以通过如下命令重建索引range_sales_idx。

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以通过如下命令重建索引range_sales_idx。

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定时重建系统盘 操作场景 该操作指导业务管理员对桌面/桌面池定时重建系统盘，重建系统盘对系统的影响及限制详见重建系统盘/重建系统盘。 操作步骤 登录管理控制台。 在左侧导航中单击“定时任务”。 进入“定时任务”页面。 单击定时任务页面右上角“创建定时任务”。 弹出“创建定时任务”界面。

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训练作业停止后，ModelArts将停止计费。 运行结束的训练作业，如“已完成”、“运行失败”、“已终止”、“异常”的作业，不涉及“终止”操作。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。

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果。 电信经验嵌入降低模型开发门槛 集成50+电信领域AI算子&项目模板提升训练效率，降低AI开发门槛，让开发者快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试

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1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态分辨率所在的维度。使用方法可参考Ascend配置文件说明。 父主题： 模型适配

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）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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样例 镜像 对应功能 场景 说明 基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 - 在线服务 物体检测 此案例以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 推理部署（高阶教程） 表5

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索引重建/不可用 使用ALTER INDEX可以设置索引是否可用。 例如，假设分区表range_ sales上存在索引range_sales_idx，可以通过如下命令设置其不可用。 ALTER INDEX range_sales_idx UNUSABLE; 可以使用如下命令重建索引range_sales_idx。

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对训练任务的训练报告进行对比，输出训练任务在不同超参下的评估指标，同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明： 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他的训练工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 Web IDE环境资源配置与管理，包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web

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mini_batch_fraction 训练过程中，最小分片大小。 1 tol 判断收敛的忍受度。 0.1 pred_result_col_name 预测结果列名。 predictResultCol pred_score_col_name 预测得分列名(在分类模型中存在)。 predictScoreCol keep_col_names

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已购买套餐包不支持退订，购买前请确认。 已购买套餐包是按需套餐包，其资源为公共资源。 套餐包不支持跨地域（跨region）使用。不同的地域之间资源包不互通，每个地域需分别购买，请根据您的实际需求慎重选择。 资源包抵扣顺序 计费时将优先使用套餐包的额度，超出额度部分将以按需进行计费。套餐包的

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JupyterLab环境编辑界面的菜单优化，对应“特征工程”章节内容调整和优化。 新增如下章节： Notebook开发 创建超参优化服务 创建Tensorboard 2019-04-30 第一次正式发布。 父主题： 用户指南

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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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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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non_transcoding_template_group 不转码模板组。 适用于不需要转码处理的场景。 system_template_group 视频转码模板组，内置了4k、2k、超清、高清、标清、流畅六种清晰度。 适用于不清楚如何设置分辨率宽高和码率的场景，该模板支持快捷选择画质、格式、水印等。

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