知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 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过

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如果您想了解如何一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考基于ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历

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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。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

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图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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导致使用时出现异常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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epochs=10) 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值

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及业务模型自助配置防护阈值参数，系统检测到攻击后通知用户进行网站防御。 更多DDoS高防详情可参见Anti-DDoS流量清洗产品介绍。 Web应用防火墙 Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学

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在“数据绑定”中，单击“值（value）绑定”中的，进入选择模型页面。 单击“新增模型”，进入新增模型页面。 设置模型名称与来源，单击“下一步”。 图2 定义模型 AstroZero支持自定义、对象、服务和事件四类模型，每类模型都包含参数定义和方法定义。方法是在模型上定义的API，通常会在前台组件关联的

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地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 云证书管理服务 CCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您提供

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图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。

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AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 云状识别工作流

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的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 刹车盘识别工作流

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