基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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进入评估页面 登录“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制台，默认进入“应用开发>工作台”页面。选择应用并单击“操作”列的查看，进入“应用资产”页面。 图1 进入评估页面 在“应用资产”页面，单击已有模板操作列的“评估”，进入“应用开发>评估”页面。 在“应用资产”页面

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情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 “整体评估”右侧显示当前模型的评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。您可以在上方单击选择“评估范围”，单击“添加对比版本”。

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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用，并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型评估”显示当前模型的“版本”、“标签数量”、“验证集数量”。 “评估参数对比”显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“交并比”、“精准率”、

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请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括“精准

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年度报告 节能评估设置 单击【节能评估设置】，进入设置页面。 此设置不对用户开放，输入厂家密码后，才会显示该设置入口。 图3 节能评估 创建评估期 单击【新增】，选择时间，创建节能评估期。当前评估期发布后，才能再次【新增】创建新的评估期。 图4 创建节能评估期 评估期设置 单击【

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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迁移评估 数据库迁移上云前需要进行充分地评估和验证。 根据待迁移数据的现状和未来业务规模，分类进行评估和准备，详细信息如表1所示。 表1 迁移前评估和准备 评估项 说明 迁移数据量与DDM、RDS的实例规格 关于源数据库数据拆分，建议采用先垂直拆分，后水平拆分的方式。 对于源My

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ProxyMode：集群Proxy模式，字符串类型 ELB：是否依赖ELB，布尔型 } 上述文件中每个字段的评估规则如下： 表1 评估规则 字段 评估规则 Kubernetes版本 如果是1.21以下版本，推荐U CS 集群主要发行版本（例如1.21，随着时间发展会发生变化

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重新评估 前提条件 “项目状态”为“进行中 待确认目标数据库”。 被冻结的账号，不能使用该功能。 Microsoft SQL Server为源库不支持该功能。 操作场景 将对当前评估任务进行重新评估，包括动态SQL评估、工作量评估、对象转换统计、不支持语法的TOP、系统对象。 操作步骤

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在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建

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和故障处理等能力，了解欧拉操作系统、应用移植基本知识，具备胜任鲲鹏计算售前售后技术支持、鲲鹏 服务器 工程师、数据中心IT工程师等岗位所必备的知识和技能。 提供为期5天的面授培训服务： 每场限16人以内； 支持客户所在地或培训中心培训。 openEuler操作系统工程师培训 本课程主

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了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上需要增加一个

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时序数据标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对

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的“发起评估”，可对该模型发起一次评估作业，用于评估该模型在非训练数据集上的表现。 评估作业需要选择和训练数据集数据结构相同的两方数据集，以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确率/AUC/KS/F1/召回率/精确率，取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标，值越大说明训练出的模型越好。

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如果识别结果正确，可对模板作进一步评估，详情请见评估模板。 评估模板 通过上传测试图片，在线评估模板识别并提取结构化文字的能力。 首先在“应用开发>评估”页面右侧选择与待评估模板对应的原模板，然后选择本地上传测试图片或者上传在线图片，评估模板。 图4 评估模板 本地上传图片 默认进入“

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训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 工作流会用测试数据评估模型，在“应用开发>评估模型”页面，查看评估结果。 模型评估 图1 模型评估 训练模型的版本、标签数量、测试集数量。单击“下载评估结果”，可保存评估结果至本地。 评估参数对比 图2 评估参数对比 左侧是各个标签数据的精

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训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、标签数量、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参数值，包括

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并训练模型，详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当前模型的标签名称和评估参数值，包括“精准率”、“召回率”、“F1值”。 “整体评估”右侧显示当前模型和其他版本模型的评估参数值柱状图，包括“精准率”、“召回

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编辑测试评估的相关信息，参数说明可参见表1。 可选：（可选）在测试结论列表操作列单击“删除”，在“删除测试结论”对话框单击“确定”，可删除不需要的测试类型及其结论。 系统预置的四个测试类型（遗留DI值、功能评估、性能评估、安全评估）不可删除。 管理关键风险 在“测试评估”页面选择“关键风险”页签，然后单击“新增”。

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