到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示： 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。

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算法运行机制 输入为单人表演视频。 通过视频抽帧得到单张图片。经过安全过滤，判断是否通过安全筛选，若不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中，将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法，识别面部区域转化为面部表情，识别手部区域转化为手部

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单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。

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restricted 否 是否接受不合法的source节点输入 restricted=true时，当有图上不存在的source节点输入时，报错; restricted=false，接受包含图上不存在的节点作为sources进行输入，但若所有source节点都不存在时，报错 Bool true

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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），下方类型可任选其一使用：

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新建主机 （推荐） 功能介绍 在指定主机集群下新建主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String 主机集群id

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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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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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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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应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称和进程文件路径等信息，确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列，单击“标记”。

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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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。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。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”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或

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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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。 本期建设以企业内部私域数据为主进行用户推荐，具体技术架构如下： 图1 技术架构1 未来将纳入企业外部数据，建设公域推荐平台： 图2 技术架构2 父主题： 数据应用

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规格推荐管理 地域推荐 父主题： API（推荐）

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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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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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计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。

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数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS

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行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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