基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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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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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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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保护集”，将鼠标悬停在待验证的保护集上，在右侧操作按钮区单击或单击待验证的保护集，在右侧信息预览区单击。 操作背景 当您需要验证当前保护集内的保护对象所在路径是否有效时，请执行该操作。 注意事项 执行该操作前，请确保存在已创建成功的保护集。 如果保护集验证失败，请及时检查该保护集下的保护对象是否存在或所在路径是否有变更。

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并设置“测试数据分割量”，即从训练集的数据尾部，分割出去的数据比例，示例为“0.2”。如果用户在数据集界面同时上传了训练集和测试集，可以选择“从数据集读入”，并相应选择“测试数据集”和“测试数据集实例”即可。 单击“加载数据”左侧的图标，加载训练集和测试集。 运行完成后，可以在下

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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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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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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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CarbonData：Carbon格式（仅表格数据集支持） data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密

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进入数据管理，进行数据集发布。 图5 新建数据管理 填写参数信息。 图6 填写参数 重复步骤1~7，发布support资助金数据表和power_data能源表。 数据发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 可验证代码示例

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创建数据集 通过数据集，用户可获取到名下详细的资源列表。同时，对于有敏感信息的数据集，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用，保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器，参考创建连接器。 用户登录TICS控制台。

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等指标，进行横向（相同训练数据+不同规格的通用模型）或纵向（不同训练数据训练的多个模型版本）对比来判断训练过程是否出现了问题。 人工评测：您可以采用人工评测的方式，参照目标任务构造评测集，通过横向或纵向评估评测集的方式来验证模型效果。 父主题： 典型训练问题和优化策略

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订购数据集 功能介绍 外部用户在NAIE平台上订购数据集。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/external/datacatalog/order 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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理、权限集管理、账号分配管理、用户管理等操作。 API文档 创建用户 创建用户组 添加系统身份策略 添加自定义身份策略 绑定用户和组 02 入门 带您快速上手使用IAM身份中心，了解IAM身份中心在典型场景下的操作方法。 入门指导 创建用户和权限集 账号关联用户和权限集 用户登录并访问资源

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模型训练服务的操作流程简介及访问服务的流程 操作流程 访问训练平台 熟悉模型训练服务中数据集、特征工程、模型训练、及模型管理相关操作 项目创建 数据集 特征工程 模型训练 模型管理 在线对训练模型进行测试验证 模型验证 模型发布成服务后，在线验证模型推理效果 云端推理框架 父主题： 用户指南

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样例数据：模型训练服务环境中预置的用户体验数据。包括鸢尾花原始测试集、鸢尾花训练集、鸢尾花测试集、KPI 15分钟数据集、KPI 60分钟数据集、KPI异常检测数据集、4份迁移学习数据集。 其中鸢尾花原始测试集、KPI 15分钟数据集和KPI 60分钟数据集中包括空值，用户可以通过特征工程进行数据修复，剔除空值。

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量微调）训练参数说明、表5。 在数据配置中，选择训练数据集、验证数据等参数。 验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。 从训练数据拆分：取值范围[1%-50%]。设置1%即从训练数据中随机拆分出1%的数据作为验证集，验证集中最多使用100条数据用于模型训练效果评估。

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数据集配置 操作场景 已发布的服务进行数据集配置后，通过执行定时调度或手工调度，即可将服务运行结果保存为数据集，后续无需再去调用API，可直接查表获取结果。 仅“服务定义 > 基本信息”中“支持服务运行结果保存为数据集”为“是”的服务发布后才支持此项配置。 前提条件 已获取开发人员及以上权限用户的账号和密码。

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