epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以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，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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WT双轴折线柱图 WT双轴折线柱图是一种宽表类型的图表组件，支持使用柱状图和线状图分别表示同一个类目下的多个不同系列的值，在一个图表中即可展示每个类目的多个系列之间的数据比较情况以及每个系列的各类目之间的数据变化趋势。WT双轴折线柱图默认包含两个系列，支持将源数据表中的某个维度字段添加为一个系列，允许添加多个系列。

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。 显示名称：自定义图表中系列的显示名称。 折线类型：设置图形中折线类型，包括平滑和不平滑。 折线宽度：设置图形中折线的宽度。 折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。

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。 显示名称：自定义图表中系列的显示名称。 折线类型：设置图形中折线类型，包括平滑和不平滑。 折线宽度：设置图形中折线的宽度。 折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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推理、创建联邦学习实例、删除模型。 模型验证 模型验证是基于新的数据集或超参，对模型训练服务已打包的模型进行验证，根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推理效果，无须从零准备计算资源、搭建推理框架，只需将模型包加载到云端推理框架，一键发布成云端Web

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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LTS数字折线图 数字图和折线图组合，同时显示趋势和关键数据点。可以帮助用户更好的理解数据和趋势变化，从而更好的进行业务决策。 查看数字折线图 登录云日志服务控制台。 在左侧导航栏中，选择“日志管理”，进入日志管理页面。 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。

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如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflo

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提取文件中的暗水印 功能介绍 提取文件中的暗水印。水印功能只支持“华北-北京四”区域 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/datasha

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需为UTF8编码，请保证数据的完整性以及正确性。 提取方式 单击下拉框选择提取水印的方式，有损列嵌入以及无损列嵌入需要使用按列提取，无损行嵌入则需要使用按行提取。 分隔符 文件中的分割符。例如","。 单击“确定”，完成水印提取任务创建。 查看结果 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。

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字段值提取函数 本文介绍字段值提取函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 函数列表 类型 函数 说明 正则提取 e_regex 根据正则表达式提取字段的值并赋值给其他字段。支持和其他函数组合使用。 JSON提取 e_json 对特定字段中的JSON对象进行JSON操作，包括J

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