中软国际数据治理专业服务解决方案实践

xxx.com:443/dl_model/model.h5"。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。

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rts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelAr

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和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的

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用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节

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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。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。

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先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。 中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；模型精度较轻量级提升约20%

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。 处理方法

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开启透明数据加密 透明数据加密（Transparent Data Encryption，简称TDE），对数据文件执行实时I/O加密和解密，数据在写入磁盘之前进行加密，从磁盘读入内存时进行解密，能有效保护数据库及数据文件的安全。 支持的区域 华南-广州 使用限制 如需开通透明数据加

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None 服务介绍 数据加密服务DEW 介绍什么是数据加密服务器 02:35 数据加密服务DEW介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 操作指导 数据加密服务DEW 介绍怎样购买专属加密实例 02:35 购买专属加密实例 数据加密服务DEW 介绍怎样使用私钥登录 弹性云服务器

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云服务使用KMS加密最佳实践 E CS 服务端加密 OBS服务端加密 EVS服务端加密 IMS服务端加密 SFS服务端加密 RDS数据库加密 DDS数据库加密 DWS数据库加密 06 API 通过DEW开放的API和调用示例，您可以使用并管理密钥、密钥对。 API文档 API概览 如何调用API 02

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kms:cmk:encryptData 授予使用指定的KMS密钥加密小数据的权限。 write cmk * kms:KeyOrigin kms:KeySpec kms:KeyUsage g:EnterpriseProjectId g:ResourceTag/<tag-key> -

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密钥管理

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密钥对管理

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加密数据 功能介绍 功能介绍：加密数据，用指定的用户主密钥加密数据。 接口约束 使用非对称密钥加密数据时，请记录选择的密钥ID和加密算法。解密数据时，您将需要提供相同的密钥ID和加密算法。如果指定的密钥和加密算法与用于加密数据的值不匹配，解密操作将失败。 使用对称密钥解密时，不需

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当有大量数据（例如：照片、视频或者数据库文件等）需要加解密时，用户可采用信封加密方式加解密数据，无需通过网络传输大量数据即可完成数据加解密。 发布区域：全部 如何加解密小量数据？ 如何加解密大量数据？ 密钥轮换 广泛重复的使用加密密钥，会对加密密钥的安全造成风险。为了确保加密密钥的安全性，建议您定期轮换密钥，更改原密钥的密钥材料。

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数据加密服务 DEW KMS密钥不处于“计划删除”状态 KMS密钥启用密钥轮换 检查C SMS 凭据轮转成功 父主题： 系统内置预设策略

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及数字字符组成。 训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。确保指定标签列的取值至少有两个且无数据缺失，除标签列外数据集中至少还应包含两个

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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"spec_id": 2, "run_path": "<训练结果保存根路径>", "training_data_path": "<训练数据的OBS路径>", "test_data_path": "<测试数据的OBS路径>", "algorithm_type": "DEEPFM"

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加密数据密钥 功能介绍 功能介绍：加密数据密钥，用指定的主密钥加密数据密钥。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/encrypt-datakey 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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