课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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开启后会自动在步骤列表中加一个告警屏蔽的步骤，当业务在服务部署期间，期望不收到告警信息时可以开启自动屏蔽告警。 配置信息 私有配置集 选择私有配置集。 私有配置集是服务环境级别的资源，配置集内可以定义若干配置项。 私有配置集版本 选择私有配置版本。 私有配置前缀 私有配置集及版本选择后会自动生成私有配置前缀。

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勾选列表中需要导入的模板，单击“导入”。 导出模板 在模板列表，勾选需要导出的模板。 单击“导出”。 编辑模板 在模板列表，单击待编辑模板所在行“操作”列的“编辑”。 编辑完成后，单击“提交”。 克隆模板 在模板列表，单击待克隆模板所在行“操作”列的“克隆”。 编辑完成后，单击“提交”。 删除模板 在模板列表，单击待删除模板所在行“操作”列的“更多

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堆体服务对雷达点云数据规格约束、云台采集和环境要求 在开始进行堆体测量之前，您需要了解下堆体测量的基本概念。 激光雷达采集的数据、云台的位置及设置和采集环境部署分别需要满足如下要求： 激光点云数据要求： 全覆盖：多组云台采集的激光点云数据，需要完全覆盖被测物体（除底面）。 点云密

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激光雷达点云数据上传 您可以参照测量空间目录规范，在“存储管理”中创建对应目录，然后将本地文件上传到OBS桶中，数据上传方式可参考数据上传章节来进行操作。 注意：存储管理中会放置初始建站的数据，激光雷达批次采集的数据，作业的处理结果。 图1 上传数据 父主题： 雷达数据采集与上传

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设备总览 > 摄像头IPC”可查看已接入的摄像头IPC信息。 雷达 雷达，可识别出道路上及周边所有交通参与者信息，并通过识别分析算法，识别出交通事件。 进入 路网数字化服务 ，单击“设备管理 > 设备总览 > 雷达”可查看已接入的雷达信息。 父主题： 设备管理

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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电子流进行变更部署。 变更环境部署应用 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 部署服务”。 选择左侧导航栏的“环境管理 > 服务环境管理”。 在环境列表中单击待变更环境所在行“操作”列的“更新”，进入“更新环境”页面。 配置变更参数。 完成

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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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”。 您也可以批量勾选所有应用进程，单击进程列表左上方的“批量标记”，进行批量标记。 在标记弹窗中，选择进程“信任状态”。 可选择可疑、可信和恶意三种信任状态。 单击“确认”，完成标记。

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在CCE中安装部署Jenkins 在CCE中安装部署Jenkins方案概述 资源和成本规划 实施步骤 父主题： DevOps

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进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 部署服务”。 选择左侧导航栏的“环境管理 > 服务环境管理”。 单击环境名称，进入环境详情页面。 单击“创建组件”，在创建组件变更信息中配置组件名称、组件版本和规格参数，配置完成后单击“下一步”。 在创建组件变更计划中

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单击“训练”，模型将在后台启动训练，模型的状态可以在历史版本列表中查看。 上线模型 创建好的模型，需要发布上线，才能生效。发布指定模型后，会替代当前的线上模型版本。 在模型管理页面，在需要上线的版本的操作列单击“发布上线”。 图4 发布上线 在“上线模型”对话框中，确认模型信息后，单击“确认”上线模型。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mod

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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在部署服务释放环境 当环境不再使用时，可以对环境进行释放。 前提条件 已删除环境下的所有组件。 已获取服务运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 在环境列表释放环境 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 部署服务”。 选择左侧导航栏的“环境管理

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据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddl

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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的 在开始AI开发之

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据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利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

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初始建站目录规范 假定需要对某测量空间进行初始建站，初始建站涉及的文件在OBS下的存储路径如下： 名称 变量命名 路径 文件类型 测量空间文件存储路径 MEASURE_SPACE_OBS obs://{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME} - 初始建站文件存储路径

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