保存配置当前值 接口名称 WEB_SaveCfgParamRESTFULAPI(后续废弃) 功能描述 保存配置当前值 应用场景 保存配置当前值 URL https://ip/v1/om/config?ActionID=WEB_SaveCfgParamRESTFULAPI 参数 无

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设置日志保存路径 SetLogPath 接口描述 该接口用于设置日志保存路径。 注意事项 该接口非必需调用，若不设置，则使用默认路径。 该接口为异步接口，返回值只代表接口是否调用成功，实际业务处理结果在对应的回调函数中返回。 方法定义 HWM_SDK_AGENT_API hwmsdk::HwmErrCode

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设置日志保存路径 接口功能 该接口用于设置日志的保存路径。注意事项：1、该接口非必需调用，若不设置，则使用默认路径。 函数原型 setLogPath(logPathInfo: LogPathInfo, onSetLogPathResult?: (ret: SDKERR, reason:

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保存集群描述信息 功能介绍 该接口用于保存集群描述信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/description 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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SavePathType 保存路径类型 path Y string 保存路径，注：绝对路径，需要UTF8编码 表3 SavePathType枚举说明 枚举名称 枚举值 枚举说明 HWM_SAVE_PATH_LOCAL_RECORD 0 本地录制文件保存路径 返回值 void 回调方法参数说明：

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备份会保存多久？ 手动备份：一般为manualbk_xxxx或自定义名称的备份。如果不自行删除且账户余额充足且账户余额充足，则备份数据会一直保留。如果账户余额不足且未及时补充欠款，备份数据将自动被系统释放且无法恢复。 自动备份：一般为autobk_xxxx名称的备份。如果已经在策

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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技能（Skill） 技能（Skill）是运行在端侧摄像头的人工智能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链

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Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

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使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为AI应用，进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型，可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型，可先将模型上传至OBS，再从OBS中导入模型。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分

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CCE集群：支持虚拟机节点。基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境。 CCE Turbo 集群：基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务，具备软硬协同、网络无损、安全可靠、调度智能的优势，为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型 VPC网

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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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Loop）交互式开发方式进行模型调测。 图1 ML Studio 亮点特性2：丰富的预置算子 MLS提供了丰富的预置算子，覆盖了机器学习建模全流程，包含数据分析、数据处理、特征工程、模型构建、模型评估和模型应用等多种算子类型，可极大程度地增强算法代码的可复用性，减少开发者的模型构建成本并提升开发效率。

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