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部署模型描述产品打包交付件的部署场景，所以画部署模型需要完成前面的构建模型或交付模型。 因为有些特殊产品没有交付打包过程，只有构建过程，在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中，描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。 创建新的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行画图设计，如果部署模型场景较多，可根
前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型中的结构元素打包成交付文件的过程，所以必须先完成构建模型的设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新的交付模型图或者在已有的交付模型图中进行画图设计，如果设计内容过多，可根据实际情况将内容进行拆分，创建多个交付模型图，在对应的交付模型图中去建立关系。
确认建模信息 xDM-F初步生成的建模信息可能会存在偏差，您需要根据业务需求进行建模信息的调整。例如，更改物理表中建模信息的实体类型、中英文名称、沿用表名称、父模型等基本信息。具体操作请参见修改建模信息。 生成最终模型 建模完成后，您可以查看生成的模型信息和状态。查看建模失败的错误信息，快速定位问题并及时处理。
建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题： 反向建模
论文来源Nguyen D Q, Billingsley R, Du L, et al. Improving topic models with latent feature word representations[J]. Transactions of the Association
String 维度英文名称。 dimension_type String 维度类型（更新时只能由普通维度改为层级维度，其余场景都不允许修改）。 枚举值： COMMON: 普通维度 LOOKUP: 码表维度 HIERARCHIES: 层级维度 name_ch String 维度名称。 description
义的保持一致。 检查范围 当前模型工程中的所有符合定义规则的代码模型元素（定义规则：工程设置 > 构造型下，绑定到4+1视图 : 代码模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为代码模型元素）。 在代码模型图上创建出来的代码模型元素； 引用到代码模型中的代码元素（包含关联空间中的引用的代码元素）；
交付模型 2.5.1交付模型的元素要与指定的交付模型层次结构保持一致 详细描述 在交付模型中创建交付元素，交付元素在架构树中与上下级元素的关系层级结构要与交付模型架构方案配置定义的层次结构一致，即该交付元素与上层父级元素、下层子级元素的父子关系（也称上下层级关系）、以及它们之间的
使用此示例，在Notebook中一站式完成模型训练，并上传图片进行预测。开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用Notebook完成模型构建的步骤如下所示：步骤1：准备数据步骤2：使用Notebook训练模型并预测步骤3：删除相关资源，避免计费https://support
02 分层与建模 通过上面的内容，我们终于知道了数据加工过程为什么要分层。那么数据建模应该如何来做呢？因为在数据仓库领域，在数据建模一直有两种争锋相对的观点，就是范式建模还是维度建模。我们在目前大数据这个场景，一般就只提一种方法了，就是维度建模。 维度建模的经典方法与教程中没
于构建元素与代码元素之间的关系，连线方向由构建元素指向代码元素。 前提条件 因为代码模型主要是描述创建出来的代码元素与逻辑元素的Manifest连线关系，所以在代码模型设计前必须要先完成逻辑模型的设计。 建模步骤 创建代码模型图。 创建新的代码模型图或者在已有的代码模型图中进行画
IBUTE: 汇总表维度属性 SUMMARY_INDEX: 汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_LOGIC:
🌏华为云盘古大模型 华为云盘古大模型是华为旗下的AI大模型，包括NLP大模型、CV大模型和科学计算大模型等多个领域。其中，盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，被认为是最接近人类中文理解能力的AI大模型。 盘古大模型采用了Encoder-Deco
> 逻辑模型”包目录下默认创建一个逻辑模型图，可当作0层逻辑模型，如果是非初始化结构建目录 ，则选择要创建图的包节点 ，单击包后的菜单，选择“新建图”。 图类型选择“4+1视图 > 逻辑视图 > 逻辑模型”，输入图名称，单击保存即可。 创建0层模型逻辑元素。 在0层模型图创建完后
数据安全治理维度 根据DSMM评估模型，可以从组织建设、制度流程、技术工具、人员能力四个维度开展数据安全治理能力建设工作。 图1 数据安全能力建设工作 组织建设 数据安全组织架构是数据安全治理体系建设的前提条件。通过建立专门的数据安全组织，落实数据安全管理责任，确保数据安全相关工作能够持续稳定的贯彻执行。
深度学习模型，重点关注序列建模和生成模型。我们将详细说明每个步骤，并提供相应的代码示例。 目录 序列建模的基本概念 使用Python和Keras构建序列建模模型 序列建模模型的训练与评估 生成模型的基本概念 使用Python和TensorFlow构建生成模型 生成模型的训练与生成新的序列
创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码（简易编辑器） 编辑训练代码（WebIDE） 模型训练 MindSpore样例 父主题： 模型训练
从OBS中导入模型文件创建模型 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景，可以将您的模型导入至ModelArts中，创建为模型，并进行统一管理。 约束与限制 针对创建模型的模型，需符合ModelArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求，详细说明请参
Aggregation 聚合，是整体与部分的关系，且部分可以离开整体而单独存在。 Dependency 依赖，是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助。 建模示例 从工具箱中拖入功能域和特性元素到功能模型图中，以一个应用部署功能为例建立如下图所示模型结构： 如果当功能模型设计图形比较复杂时
导出逻辑实体 在主题树上方，依次选择其他模型，进入模型后重复步骤3，依次下载其他模型的表/实体。 图8 选择其他模型依次导出 导出维度建模维度/事实表 在数据架构主界面，单击左侧导航栏的“维度建模”，进入维度建模页面。 在“维度”页签，选择需要导出的DWR模型，选择所需导出的维度，单击列表上方的“更多
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