创建特征工程

前提条件

Chrome最新版本支持JupyterLab平台，版本示例：87.0.4280.141。不支持62开头的版本或者比62更低的版本。

操作步骤

用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。

1. 单击特征工程首页右上角的图标。
   弹出“特征处理”对话框。如图1所示。

   图1 创建特征工程
   
   配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。

   表1 特征工程参数配置说明

   参数名称	参数说明
   工程名称	特征工程的名称。 只能以字母（A~Z a~z）开头，由字母、数字（0~9）、下划线“_”、“-”组成，不能以下划线结尾，且长度为[1-50]个字符。
   工程描述	特征工程描述信息。 最多不超过500个字符。
   开发平台	特征工程处理数据集的计算平台JupyterLab。
   规格	计算平台的资源配置信息。请根据实际情况选择。
   实例	创建JupyterLab运行环境的实例。可以从下拉框中选择已创建的运行环境或选择“新建一个新环境”。

2. 单击“创建”。在特征工程首页的“特征工程”页签默认生成一行新的特征工程。

   等待特征工程“环境信息”列状态由“创建中”变更为“运行中”，即JupyterLab环境实例创建完成。

   可单击界面右上角的图标，从弹出的“环境信息”对话框中，查看环境的创建进展。

3. 单击特征工程所在行，对应“操作”列的图标。

   进入JupyterLab环境编辑界面，如图2所示。在当前特征工程中，系统会自动创建名称与特征工程同名的算法工程。

   JupyterLab环境编辑界面说明，如表2所示。

   图2 JupyterLab环境编辑界面
   

   表2 JupyterLab环境编辑界面说明

   区域	说明
   1	算法工程详细信息查看区域。 下述为图标的详细释义： ：算法工程目录列表。展示与算法工程同名的所有目录。双击目录名称，可查看算法工程包含的所有子目录和文件，如下所示： softcomai目录：模型训练服务提供的SDK。 _train.json：超参配置信息。 *.ipynb：算法工程代码编辑和调试运行主文件。 requirements.txt：模型训练服务第三方依赖包列表。用户可根据实际需要写入依赖的第三方包。示例：tensorflow==1.8.1。 ：数据集目录列表。展示用户当前项目OBS空间中的所有数据集列表。双击数据集目录，可查看其包含的数据列表。 ：查看运行的所有JupyterLab环境信息，可单击“SHUT DOWN”，停止运行环境。 ：Jupyterlab功能集。 ：属性检查器，可查看右侧编辑界面上各Cell的属性。 ：展示所有基于JupyterLab平台创建的算法工程操作流。单击特征操作名称，可直接定位到特征操作在编辑界面的位置。 ：Jupyterlab第三方拓展功能管理。
   2	JupyterLab平台自带的菜单项。
   3	文件编辑时的快捷操作按钮。
   4	模型训练服务预置的特征服务发布、基于整个Jupyterlab的模型包归档以及算法工程操作主文件格式转换的能力。
   5	算法工程的内核信息，单击当前内核版本可重新选择内核。
   6	JupyterLab预置的算子，主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。
   7	算法工程操作编辑区域。算法工程操作的主文件为后缀名称是“ipynb”的文件。

新建算法工程

用户创建特征工程时，系统默认在特征工程中，为用户创建了同名的算法工程，如果需要在当前特征工程中，创建多个算法工程，可参考下述步骤操作。

1. 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“Launcher”页签。
2. 在“Launcher”界面，单击“Algorithm”下方的“算法工程”，弹出的“新建”对话框。
3. 输入“名称”，示例：code-123，单击“确定”。

   “code-123”算法工程创建完成，在界面左侧的代码目录，可以看到新增的“code-123”目录及其相关的主文件、子目录等。

   不同的算法工程，均会有与算法工程同名的目录，且同级展示。单击进入算法工程同名目录中，打开算法主文件“与算法工程同名.ipynb”，进行代码编辑操作。