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DB14／T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求.pdf简介：
DB14／T 2527-2022 云平台 人工智能建模系统框架及功能要求.pdf部分内容预览：
DB14/T 25272022
云平台人工智能建模系统的功能框架见图1，包括数据导入导出、数据预览与探索、数据预处理 工程、算法选择、模型训练与评估、模型管理、模型市场、工作流调度等核心能力。
5. 2. 1 数据导入
CJ∕T 110-2018 承插式管接头图1云平台人工智能建模系统的功能框架
支持多种数据源包括关系型数据库、Hive、HBase、ElasticSearch、HDFS、文件格式、JDBC等， 持数据导入时转换数据类型。数据源接入使用统一视图及规范。
5. 2. 2 数据导出
支持将结果数据导出至关系型数据库、Hive、HDFS、JDBC等，同时支持结果数据导出至数据源。
（工智能平台应提供不同类型的样例数据以供测试
5.3.1数据质量分析
支持对脏数据，数据缺失值、异常值等的检查。
5.3.2数据统计分析
5.3.3数据特征分析
支持在数据集合进行分布分析，对比分析，统计量分析和相关分析，为数据建模人员提供基本 描述。
5.3.4复杂数据特征分析
式分析和探索的编程环境。包括R、Python等编程环境，用于复杂的数据特征分析。 小m
提供包括数据属性转换、新属性生成在内的处
5.4.4自动化预处理
支持数据预处理自动化，包括自动填充、 自动清理、自动转换以及自动归一化
5.4.5预处理行业模板
智能平台应提供预处理操作算子样例及常用模板
5.5.1特征工程流程
特征工程流程包括特征变换、特征重要性评估、特征选择、特征生成等。
5.5.2特征工程自动化
DB14/T 25272022
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5.5.3特征提取模板
支持特征提取算子和模板配置
支持多种优化算法，算法参数可配置。
5.6.2支持但不限于以下的算法类型
寺征权重、流处理、预处理、表操作、机器学习、图嵌入、验证与评估、NLP、时间序列、统计 学习、深度学习、图计算、图像处理、强化学习等
5. 6. 3自定义算法
支持通过Python，R等实现自定义算法，支持用户自定义持久化扩展算子库。
提供支持子流程、添加宏、提取宏、生成宏、删除宏、循环，支持子流程的自定义封装和命名，支 持自定义单机脚本算子快速实现分布式化等功能的实用工具。
提供章节5.6.2、5.6.3所列算法的使用样例。
5.7 模型训练与评估
可以启动和停止训练任务，可以查看运行日志。训练过程中支持调试功能，可进行单步调试，断点 调试。支持训练过程中间数据查看、导出。
支持多个用户分组管理和共享计算资源。
过物理资源进行虚拟化管控，可以动态进行资源
5.7.4复杂任务依赖
支持多任务之间图形化构建依赖，以构建复杂的模型训练任务及数据
5.7.5自动调参与自动建模
支持自动调参和搜索网格，包括在给定命中率和覆盖率的要求下搜索参数输出结果，及在给定参数 下搜索最优结果。 支持自动建模，自动选择算法及参数。
支持按比例随机分配训练与测试集，支持交叉检验
支持多种评估指标，如混淆矩阵，ROC曲线，PR曲线，加权召回率等。对于二分类，输出包括评价 指标的数目表格：对于多分类，输出混淆矩阵
提供所有评估算子样例。
提供所有评估算子样例。
5.8.1模型的版本管理
支持历史、新建及外部导入模型的保存和版本管理，支持模型详细查看，模型结果查
新建及外部导入模型的保存和版本管理，支持模型详细查看，模型结果查看
5.8.2模型导入导出
5.8.3深度学习模型管理
5.9.1模型用户管理
管理员对其所属普通用户项目情况及权限进行管
5.9.2模型服务上架
持任务/实验、代码、自定义镜像等在模型市场
5.9.3模型服务上、下线
5.9.4模型服务更新
支持滚动更新及灰度更新，且灰度升级支持分配流量权重
5.9.5模型服务测试
寺服务上线后的API测试
5.9.6模型服务管理
支持自定义模型部署，生成相应RESTAPI，手动增加实例数量提高服务的负载均衡；可查看当 平台的API列表。
12D401-3 爆炸危险环境电气线路和电气设备安装 [车间安装]5.9.7模型服务监控
支持线上模型服务监控，可查看模型服务内容、运行状态、实例详情、资源设置等，后台可以 I的调用情况和结果统计。
DB14/T 25272022
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5.9.8模型服务使用
后，可通过RESTAPI调用，传入参数并获得预领
5. 10 工作流调度
市政工程设计概算编制办法 建标[2011]1号5.10.2设计工作流