新建应用 （推荐） 功能介绍 新建应用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/applications 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式） X-Auth-Token

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推荐配套产品 在RR选择共部署的单层Hub-Spoke组网中，一般Hub站点的AR既是站点的网关，又要承担RR的职责，所以需要高性能的AR设备。Spoke站点根据站点业务规模选择AR。 本场景推荐的设备款型如表1所示。 表1 推荐款型 站点 设备款型 总部Hub站点/数据中心站点

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业务场景推荐 GeminiDB 100%兼容Redis接口，基于社区Redis提供诸多增强能力，如：秒级自动扩容、DB级多租户权限管理、HashKey设置Field粒度过期时间、PITR游戏数据原地回档、FastLoad广告特征极速入库，为DBA运维和业务开发带来诸多便利。 游戏全服

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户账号名，进入云经销商的客户的详情页。 选择“概览”页面，页末可以查看到“知识推荐”。选择产品\行业案例\解决方案，可以查看相应知识推荐列表。 拉动滚动条，可以查看更多相关推荐。 单击内容，跳转查看推荐知识的详细内容。 父主题： 客户管理

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单击客户账号名，进入客户详情页。 选择“概览”页面，页末可以查看到“知识推荐”。选择产品\行业案例\解决方案，可以查看相应知识推荐列表。 拉动滚动条，可以查看更多相关推荐。 单击内容，跳转查看推荐知识的详细内容。 父主题： 客户管理

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游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到

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泡），从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器（决定什么阶段用多大的学习率）有不同的学习率调度相关超参，例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名，需要结合代码实现设置对应的参数。

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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-Z

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征

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用户推荐平台 用户推荐平台简介 本项目建设的用户推荐平台基于华为云客户数据平台CDP。用户推荐平台以治理后的数据为基础，使用高效、准确的用户推荐模型，建设消费者数据中心并建立人群画像，挖掘用户行为数据，驱动业务决策实现智能化全场景营销体验，助力企业实现精细化运营和营销。 用户推荐平台具体实现

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关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物

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客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待

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取消作业（推荐） 功能介绍 该API用于取消已经提交的作业，若作业已经执行结束或失败则无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v1.0/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明 表1 URI 参数

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规格推荐管理 地域推荐 父主题： API

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objects 推荐词列表 数组长度：0 - 65535 total_count Integer 推荐词总数 最小值：0 最大值：2147483647 表4 RecommendWord 参数 参数类型 描述 recommend_word_id String 推荐词Id 最小长度：0

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资源选择推荐 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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