执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设

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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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修改数据集的权限 通过修改数据集的可视范围可以将密级等级为秘密、机密和绝密的数据集授权给租户或用户后，该租户或用户才可以浏览、申请订阅和下载该数据集，发布者所在租户下的用户可以浏览、订阅和下载该数据集，无需授权。 密级等级为外部公开的目录或数据集不需要授权，租户或用户可以直接浏览、查询、订阅和下载该数据集。

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Body参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 id 是 String 节点的ID。 pId 是 String 父节点的ID。 label 否 String 标签信息。 desc 否 String 数据集的描述信息。 disabled 否 String 标识是否可以进行发布。 isMetaDataInfo

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"success": false, "errorMsg": "待发布的数据集不存在，可能的原因是无此数据集，或者已被发布", "errorCode": "23469349.30000.01036" } 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 数据集发布接口

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查询已经订阅的数据集 功能介绍 数据消费者查看已经订阅下载成功的数据集信息。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/subscribtions?pageNum=1&pagesize=10 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https:

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试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因：多标签

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String 目录或者数据集节点的显示名称。 children JSON列表 子目录类表。 isMetaDataInfo Boolean 是否为元数据（数据集）的标识。 secretLevel String 密级。 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 数据集发布接口

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String 目录或者数据集节点的显示名称。 children JSON列表 子目录类表。 isMetaDataInfo Boolean 是否为元数据（数据集）的标识。 secretLevel String 密级。 状态码 具体请参考状态码。 父主题： 数据集发布接口

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修改数据集的权限 通过修改数据集的可视范围可以将密级等级为秘密、机密和绝密的数据集授权给租户或用户后，该租户或用户才可以浏览、申请订阅和下载该数据集，发布者所在租户下的用户可以浏览、订阅和下载该数据集，无需授权。 密级等级为外部公开的目录或数据集不需要授权，租户或用户可以直接浏览、查询、订阅和下载该数据集。

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用户。填写本租户下的用户。 用户邮箱 选填项。 用户的邮箱。填写该用户的邮箱。 过期时间 数据集的使有效期，过期后数据集无法再继续使用。默认值为发布该数据集时设置的值。 是否同步样例数据 支持选项。 是：同步更新样例数据。 否：不会同步更新样例数据。 默认值为发布该数据集时设置的值。 时域信息

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Body参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 id 是 String 节点的ID。 pId 是 String 父节点的ID。 label 否 String 标签信息。 desc 否 String 数据集的描述信息。 disabled 否 String 标识是否可以进行发布。 isMetaDataInfo

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数据集 角色访问权限 数据集界面介绍 数据集公共功能介绍 管理数据集 消费数据集 管理数据资产 父主题： 用户指南

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从下拉框中选择已有的数据集。 数据集实例 经过特征处理后生成的新数据名称，支持用户自定义。 当前操作流 高级配置参数，从下拉框中选择当前输入操作流的名字。 单击图标，在选择的数据集下面生成新的数据。 可通过双击如图1所示的数据集名称目录，查看新生成的数据集。 支持双击数据集名称，在右侧界面查看数据内容。

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数据集成 数据集成概述、工具介绍及入湖范围 数据集成前探查 全量数据同步 增量数据同步 父主题： 实施步骤

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在“配置信息”页签内，选择“数据集”。 创建数据集。 在“数据集”页面，单击“创建数据集”。 输入数据集名称，勾选需展示数据的事件模板。 只支持选择当前事件流中的事件模板。 数据集中需选择事件流中的2-5个事件模板。 单击“确定”，数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑，单击“操作”列“删除”可以删除数据集。

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数据集 操作场景 选择在“数据中心”中配置的数据集，作为组件数据来源。选择此方式时，请确保数据集已在数据中心创建，详情请参见数据中心。 操作步骤 参考如何登录AstroCanvas中操作，登录AstroCanvas界面。 在编辑页面状态下，选中组件，单击组件上方的。 在数据类型中，选择“数据集”。

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SDK）是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装，以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费。也可以选择更经济的按包周期计费方式。

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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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），因此建议设置最大训练时长为1小时。 限时免费的规格，性能有限，如果您的数据量较大，或者训练时长会超过1小时，建议选择收费的计算规格用于模型训练。 免费规格的资源是有限的，当使用人数较多时，会出现长时间的排队。如果希望获得更佳的体验，请选择付费规格。 只能在1个训练作业中使用免

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、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。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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