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上。 MRS_HIVE模型支持HIVE_TABLE和HIVE_EXTERNAL_TABLE。 MRS_SPARK模型支持HUDI_COW和HUDI_MOR。 POSTGRESQL模型仅支持POSTGRESQL_TABLE。 MRS_CLICKHOUSE模型仅支持CLICKHOUSE_TABLE。
单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 名称：自定义您的项目名称。
单击已新建的逻辑模型右侧的“编辑”，可以修改逻辑模型的参数信息。 单击已新建的逻辑模型右侧的“删除”，可以删除逻辑模型。删除操作无法恢复，请谨慎操作。如果模型包含业务表，无法删除。 单击已新建的逻辑模型右侧的“转化为物理模型”，可以将逻辑模型转化为物理模型。具体操作请参见逻辑模型转换为物理模型。 单击已新建的逻辑
创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。
AI应用开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种深度学习开发框架。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到AI
联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务，缩短模型交付周期
模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
去噪处理：去除无关或异常值，减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量，使其能够有效地训练模型，并减少对模型性能的不利影响。 模型开发：模型开发是大模型项目中的核心阶段，通常包括以下步骤： 选择合适的模型：根据任务目标选择适当的模型。 模型训练：使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优
资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表
cipherModelfile 其中“model_file”为待加密模型文件，“cipher_file”为加密之后的模型文件。 接口调用 和未加密模型一样调用接口，详情请见： 创建模型实例 模型推理 示例-模型管理 父主题： 模型管理模块
行落地的。除了将逻辑模型转换外为物理模型外，您也可以参考本章节直接新建一个物理模型。 本章节主要介绍以下内容： 物理模型设计时的考虑事项 新建物理模型 新建表并发布 通过逆向数据库导入物理表 物理模型设计时的考虑事项 物理模型要确保业务需求及业务规则所要求的功能得到满足，性能得到保障。
页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显示的列表，选
状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署，进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例，完成从AI Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类
模型训练使用流程 AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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
如何获得开发者认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，在线实验，相关学习资料都可以在认证详情页面上获取。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题
ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
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