，结合客户应用场景、业务流程，形成可行性方案分析和使用约束限制报告。 算法设计与优化服务 对人工智能场景进行算法设计，针对算法技术层面的分析，形成技术方案报告；技术方案报告可帮助算法能力较弱的客户技术人员做后续开发。 原型开发服务 对人工智能场景进行算法原型开发或者优化服务，针对

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建议先在开发环境中调试完成训练代码后再创建生产训练作业。 创建Notebook实例 训练模型 准备算法 创建训练作业前需要先准备算法，可以订阅AI Gallery中的算法，也可以使用用户自己的算法。 准备算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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购买算法 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”，前往好望商城购买算法，同时商城也提供了一些免费算法，单击“免费获取算法”体验。 购买算法后前往“算法管理页面”安装算法。 父主题： 算法管理

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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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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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI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

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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部署形态灵活可选，除云上智能分析外，同步支持算法边缘节点部署，有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可完全由

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本

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用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析

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ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多

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能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和Min

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Standard提供的Notebook开发环境中，完成AI开发全流程，您可以参考基于Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法，想改造适配后迁移到ModelArts Standard平台上进行训练和推理，您可以参考使用自定义算法构建模型（手写数字识别）。 更多入

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