此版本即数据管理中发布数据集时设置的版本。自动学习项目中，启动训练作业时，会基于前面的数据标注，将数据集发布为一个版本。 系统将自动给出一个版本号，您也可以根据实际情况进行填写。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例，默认训练集比例为0.8，即

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标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因：多标签场景下时，做随机数据切分后，包含某一类标签的样本均被划分到训练集，导致验证集无该标签样本。由于这种情况出现

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取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心 > SDK文档”查看。 当前算法已预置训练及测试数据，可使用默认值训练。 超参配置

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方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。

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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。

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据处理”中对 MRS 中已标注数据进行数据处理，最后通过“运营中心>数据集发布”发布数据集。在“模型训练服务”中，可以订阅数据集进行模型训练。 图1 标注后的数据处理流程图 父主题： 时序数据标注

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参数 参数说明 训练数据集 从下拉框中选择数据集“AbnormalDetectionData”。 训练 数据实例 从下拉框中选择训练数据“train”。 测试数据集 从下拉框中选择数据集“AbnormalDetectionData”。 测试数据实例 从下拉框中选择训练数据“test”。

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字符集判断 str_isalnum 判断字符串是否仅由字母和数字组成。 函数格式 str_isalnum(value) 参数说明 参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被检测的字符串。 返回结果 true/false。 函数示例 测试数据

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见数据集操作。 数据集页面 “数据集”页面包含了左侧数据目录区域和右侧数据集详情区域。在左侧区域中，可以新建数据集、导入数据集的数据集实例、删除数据。在右侧区域，可以通过列表的形式查看数据详情、对数据执行特征工程、基于数据新建特征工程、跳转模型训练界面、删除数据。“数据集”页面详

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请求示例 创建 数据仓库 类型的数据集 POST https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/datasets { "name" : "数据集-数据仓库", "description" : "测试数据集-数据仓库", "label_format"

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功能介绍 数据集 模型训练服务统一的数据集管理菜单，可本地导入10G以内大数据文件，或对接数据集服务，导入已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。

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发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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发布数据集 企业A和大数据厂商B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集。 企业A的数据集如下： 大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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设置扩展权限集 扩展权限集可指派给用户，也可以指派给权限Profile。例如，用户A和用户B拥有一样的权限Profile时，若需要给A和B设置不同的权限，又不希望更改权限Profile，可通过设置扩展权限集来区分用户A和用户B的权限。 新建扩展权限集 参考登录环境配置中操作，登录AstroZero环境配置。

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JSON 返回体。 page JSON 分页信息。 dataList JSON 数据集列表。 id String 数据集ID。 name String 数据集名称。 businessName String 数据集名称。 scheme String 模式，暂无用。 url String 由

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JSON 返回体。 page JSON 分页信息。 dataList JSON 数据集列表。 id String 数据集ID。 name String 数据集名称。 businessName String 数据集名称。 scheme String 模式，暂无用。 url String 由

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将扩展权限集指派给用户 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。 在左侧导航栏中，选择“用户管理 > 用户”。 在用户列表中，单击对应的用户名，进入用户详情页面。 单击“扩展权限集信息”中的“编辑”，将权限集指派给用户。 图1 将权限集指派给用户 在“可选权限集”选中对应权限，单击后，单击“保存”。

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小区吞吐量。提供1个训练集，12维特征。 基站智能关断节能：基于准确的基站流量预测实施基站载频关断，降低基站能耗。提供2个训练集（性能，工参）， 41维特征。 固定接入训练数据集 提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。

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空间权限集和权限集在配置上都是将用户与权限直接关联，二者使用上的区别在于： 空间权限集是没有父权限集的顶层权限集，一般每个工作空间下创建一个即可；而权限集必须关联一个空间权限集或其他权限集作为其父权限集，可以新建多个，用于给不同使用场景的用户关联不同的权限。 空间权限集主要用于确定工作

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Object 包含权限集详细信息的对象。 表4 permission_set 参数 参数类型 描述 created_date Long 权限集的创建时间。 description String 权限集的描述。 最小长度：1 最大长度：700 name String 权限集的名称。 最小长度：1

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