完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例： 运行中的Notebook实例会收费，使用完成后请及时停止Notebook实例或删除。使用EVS做存储时，需同时清理存储到EVS中的数据。 CodeL

查看更多 →

被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 F1值 F1值是模型精确率和召

查看更多 →

请联系客服人员检查您账号的当前状态。 响应状态码: 404 请求的内容未找到：请检查请求的路径。 响应状态码: 500 业务失败：请依次确认您请求中各参数的取值。 错误码 无。 报文样例 场景描述：取得正在训练的模组 请求头: x-app-key:***************

查看更多 →

在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 单击图标，查看模型评估报告。 评估指标：可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参：展示训练集、测试集和标签列的信息。 任务系统参数：展示训练任务的配置参数信息。 父主题： 创建联邦学习工程

查看更多 →

导入和预处理训练数据集 参考TensorFlow官网的教程，创建一个简单的图片分类模型。 查看当前TensorFlow版本，单击或者敲击Shift+Enter运行cell。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from __future__ import absolute_import

查看更多 →

标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行

查看更多 →

排查过程 方案一：工具溯源排查 方案二：DOS系统命令排查 Windows主机安全加固建议 父主题： 主机安全排查（Windows操作系统）

查看更多 →

driver和virtio驱动。 将待优化的Windows私有镜像创建为 云服务器 ，并开机登录该云 服务器 。 在云服务器云服务器上安装最新版本PV driver。 具体操作请参见安装PV driver。 安装在KVM虚拟化资源池创建云服务器所需的virtio驱动。 具体操作请参见安装virtio驱动。

查看更多 →

存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

查看更多 →

开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+ Mobile 父主题： 移动端开发全流程

查看更多 →

存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 其他语句 游标 高级包 调试

查看更多 →

存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

查看更多 →

需要“授予”或“撤销”的权限。 在“SQL预览”页签，可以查看根据以上输入自动生成的SQL查询。如发现有不符合预期，可返回上一步修改，直至符合预期。 单击“完成”。 调试函数/过程 断点用于暂停其所在行中的PL/SQL程序的执行，可用断点控制执行并调试过程。设置并启用断点后，PL

查看更多 →

数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项

查看更多 →

运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

查看更多 →

--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

查看更多 →

--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

查看更多 →

使用基础镜像构建新的训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

查看更多 →

本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

查看更多 →

息： 基础知识了解 通过基础知识章节的内容，了解ModelArts相关的基础知识，包含AI开发的基础流程、AI开发的基础概念，以及ModelArts服务的特有概念和功能的详细介绍。 入门使用 《快速入门》提供了样例的详细操作指导，帮助用户学习并上手使用ModelArts Standard。

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →