测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评

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预分配权限集 功能介绍 将指定权限集预分配给指定账号。 URI POST /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/{permission_set_id}/provision 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： Standard数据管理

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验证数据比例 填写验证数据比例，如果填为0，则任务不执行验证阶段。 验证数据比例是指在模型训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划

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TPC-H测试集 您可以通过命令生成方法生成TPC-H测试集，也可以直接通过脚本生成方法生成，另我们已经给出完整的TPC-H测试集供您参考。 由于版本差异，通过脚本生成的SQL测试集，可能会存在部分SQL执行不成功的情况，请参考测试集进行修正后执行。 命令生成方法 TPC-H 22个标准查询SQL可以用如下方法生成。

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TPC-DS测试集 您可以通过命令生成方法生成TPC-DS测试集，也可以直接通过脚本生成方法生成，另我们已经给出前面20个的TPC-DS测试集供您参考。 命令生成方法 TPC-DS标准99个SQL查询语句可用如下方法生成： 准备工作。生成TPC-DS查询语句前需要修改query_templates目录下的文件：

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训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种

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乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确

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理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。 训练数据集 用于训练模型的数据集实例。 Y 验证数据集 模型验证的数据集。

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查询权限集预分配状态详情 功能介绍 根据请求ID，查询权限集预分配状态的详情信息。 URI GET /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/provisioning-status/{request_id} 表1 路径参数 参数 是否必选

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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单击新增cell左侧的图标，加载两份higgs数据集分别作为训练集和测试集，如图3所示。 图3 加载训练集 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择“higgs”。 数据集实例：从下拉框中选择“higgs_train_10k”。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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样例数据-请选择数据集 数据来源选择“样例数据”时可见。 系统默认给出六个 数据实例 ： iris_raw：鸢尾花原始测试集 iris_training：鸢尾花训练集 iris_test：鸢尾花测试集 KPI_15mins：KPI 15分钟数据集 KPI_60mins：KPI 60分钟数据集 TP

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性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程

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50 测试集准确率 (%) 97.065 98.140 98.415 测试集AUC 0.995 0.996 0.997 训练时长 (秒) 166 167 216 从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的；

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数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份数据实例，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

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训练数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llam

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守护进程集 守护进程集（DaemonSet）保证集群下全部（或某些）节点上均运行一个Pod，新节点添加到集群内也会自动部署Pod，有节点从集群移除时，该节点上的Pod也会被回收。适用于常驻集群的后台程序，如日志采集等。删除DaemonSet将会删除它创建的所有Pod。 创建守护进程集

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守护进程集 创建守护进程集 （可选）若基于我的镜像创建工作负载，用户首先需要将镜像上传至 容器镜像服务 ，上传镜像的方式请参见镜像管理。若基于开源镜像中心创建工作负载，则无需上传镜像。 在集群控制台选择“工作负载 > 守护进程集”，单击“镜像创建”。 参照表1设置基本信息，其中带“*”标志的参数为必填参数。

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