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。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。

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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。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。

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BATCH规范 规则1：不支持logged batch，仅支持unlogged batch。 规则2：一个batch中，操作不超过25行数据。 规则3：一个batch中，请求大小不超过5KB。 规则4：一个batch中，跨partition不超过10个，只操作一张表。 父主题： 数据库规范

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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对于大部分模型，特别是小模型，一个批量的输入组成一个batch交给芯片做模型的推理可获得性能收益。使用batch推理将大大提高数据的吞吐率，同时也将提高芯片的利用率，在损失一定的时延情况下提升了整体的性能。因此，构建一个高性能应用应当在时延允许的情况下尽可能使用大batch。框架为了用户能更方便、更灵活的使用batch，引入了超时机制，用

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使用建议：根据规格按需选择 values 否 定义子元素模板中使用的变量 参数类型：dict 取值说明：用户自定义。Batch对象在执行实例化时，会使用values中的值替换items中定义的properties相应的变量内容，包括内置的变量item、limit、offset。 默认值：{}

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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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停止任务 在Batch Task任务列表中，单击待停止Batch Task任务所在行“操作”列的“停止”。 批量停止任务 在Batch Task任务列表中，勾选待停止Batch Task任务。 单击列表上方的“批量停止”。 部署更新任务 在Batch Task任务列表中，单击待部署更新的Batch

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停止任务 在Batch Task任务列表中，单击待停止Batch Task任务所在行“操作”列的“停止”。 批量停止任务 在Batch Task任务列表中，勾选待停止Batch Task任务。 单击列表上方的“批量停止”。 部署更新任务 在Batch Task任务列表中，单击待部署更新的Batch

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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请按照本节的操作顺序在算法工程中完成数据迁移，若其中穿插了其他数据操作，需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面，运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B裸金属服务器以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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查询APIGroup /apis/batch 功能介绍 查询APIGroup /apis/batch 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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