向量函数和操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换，同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector：数据类型转换中向量数据类型可以和相对应的数组类型进行自由转换；floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 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

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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、动态令牌的方式进行登录。详细登录步骤请参见云堡垒机系统登录方式。 访问控制 CBH支持安全组、 Web应用防火墙 、ACL、VPC对堡垒机实例的访问进行权限控制。 表1 CBH支持的访问控制方式 访问控制方式 简要说明 详细介绍 权限控制 VPC 虚拟私有云（Virtual Private

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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

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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力。 高性能：支持文本、时间、数字、空间等数据类型；亿级数据查询毫秒级响应。 高可扩展性：支持200+数据节点，支持1000+个数据字段。 业务“0”中断：规格变更、配置更新采用滚动重启，双副本场景下业务0中断。 图3 数据库查询加速场景 向量检索 云搜索服务 支持对图像、视频、语

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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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全管控。云堡垒机包含用户管理、资源管理、策略、审计和工单等功能模块，支持对Windows或Linux等操作系统的主机提供安全管控保护。云堡垒机是集统一资产管理与单点登录、多种终端访问协议、文件传输功能于一体的运维安全管理与审计产品。 更多云堡垒机详情请参见云堡垒机产品介绍。 父主题：

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实

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probability_col 否 预测结果的分类概率列。 "probability" threshold 否 分类阈值，二分类场景下可设置，支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集，species列代表

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专属加密是否支持切换密码机？ 创建专属加密实例后，无论是否成功，均不支持切换密码机。如果您想切换密码机类型，则需要重新购买，具体操作请参见购买专属加密实例。 不同之处在于： 如果成功创建专属加密实例后，不支持切换密码机，也不支持退订。如果您想切换密码机类型，则需要重新购买。 如果

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智能问答机器人 支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √

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com/r/nvidia/cuda/。 Pod存储空间 如果没有挂载EVS等磁盘，应用数据存储在容器的物理机磁盘，每个Pod存储空间限制为CPU物理机磁盘为20G，GPU物理机磁盘为20G。 Pod规格计算方式 Pod规格的计算方式遵循如下规则： Pod包含的所有InitContainer上定义的任何特定资源的约束值

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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向量计算接口与函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。

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