Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供的样例 Mod

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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维度21~50的场景，提供优化算法部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 工业生产优化算法集成实施服务-企业版 按照生产优化规划方案，适用于AI算法模型的数据特征维度50~100的场景，提供优化算法部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。

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Application Developer 认证，将证明您了解计算机系统的基本架构及鲲鹏处理器的特性，了解基于DevCloud的鲲鹏应用开发流程及方法，掌握高阶鲲鹏应用移植的方法及技能，掌握鲲鹏应用发布的打包及发布流程，具备一定的鲲鹏应用开发技能。 HCIA-IoT 培训与认证在IoT领域具

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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封装基础开发组件，为开发者提供简单易用的开发接口，使开发者专注于其业务应用之上，提升开发体验和开发效率。 技能输出 技能在设备上运行的数据，通过数据管理用户可下载设备的数据，也可通过查看设备数据查看技能的运行效果。 技能模板 平台内置的技能模板可用于开发新技能，包含了技能的代码和所有参数设置。用

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算法 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample

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，自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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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“模型管理”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 自动学习生成的模型

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使小幅度下降的异常不告警，针对阈值线过紧的情况，图1的异常通过敏感度调节不了，因为阈值线相对是合理的 配置count_threshold参数，如果不关注请求量很少的异常，可以配置该参数，建议非必要情况下不要配置该参数，可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警 两三个显著的毛刺点异常，如图2所示。

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管理、链式数据结构等手段实现不可篡改、隐私保护。 自主创新的同态加密、零知识证明等算法提供更进一步的安全隐私保护。 支持基于国密算法的加解密。 可信协作 基于 区块链 构建多方可信协作的基础设施： 基于W3C的DID标准和VC（DID可验证声明）标准，支持分布式身份管理能力，降低合作各方间信任成本、提升整体协作效率。

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互联网数据是通过网站开放的API接口或网络爬虫来自动获取的。获取互联网数据需要先获得数据使用权，然后通过合法渠道获取数据。网络爬虫只能获取网站上公开的、不涉及版权和商业侵权的数据。 公有云存储中的数据自动入湖 数据接入提供基于公有云的数据迁移能力，支持对接公有云不同的存储服务和数据处理

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适用于AI算法模型的数据特征维度50~100的场景 工业生产优化算法集成实施服务 按照生产优化规划方案，提供优化算法部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用 适用于AI算法模型的数据特征维度20以下的场景 适用于AI算法模型的数据特征维度21~50的场景 适用

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性评估”的运行结果，综合评估推荐出最适合的预测算法，并利用超参优化，对推荐出的模型进行超参寻优。 单击“算法选择”左侧的图标，完成算法选择。 代码运行过程中，下方会不断的打印运行日志。代码运行完成后，可以看到“算法推荐”信息。 单击界面左下方的“模型训练”，界面新增“模型训练”内容。

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配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再创建训练任务是为了在训练结束后，打包该最优模型包。模型训练任务在进行“超参配置”时，去勾选“超参优化”，三个超参值分别配置为此前记录的最优模型的三个对应超参值。 单击菜单栏的“模型训练”。 进入模型训练界面。 单击模型训练任务所在行。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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【样例1：JG行业面向高端装备制造业的元模型驱动数字主线解决方案】 客户的痛点： 数字主线变革在高端装备制造行业的应用来看，目前大多数聚焦在单点能力的数字化条件建设上，与国外先进的制造企业的数字主线全体系化变革水平相比尚有差距，客户需求迫切。主要痛点体现在： 集团化企业，多研发中心、工厂的异地协同研发及制造

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