整体说明 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器上,通过API进行调用。当前表格预测模型仅支持公有云部署,即将模型部署在BML提供的云端机器资源中,您可以通过访问在线API实时获取模型结果。模型部署在BML提供的云端机器资源中,您可以通过访问在线API实时获取模型结果。 公有云API 训练完成的模型存储在云端,可通过独
Notebook简介 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境。Notebook不但免去了用户准备开发环境的过程,而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 基本概念 数据集:通过导入操作可以将BML中已创建的数据集下载到Notebook的data目录中。 类型:为简化用户开发,平台根据用户选择的
001-概述 概述 您可在可视化建模面板中执行以下操作: 运行 AutoML 运行记录
发布模型 发布模型 训练作业训练完成后支持直接发布模型到模型仓库。 模型列表中,训练完成模型支持『发布』操作,点击『发布』进入发布界面 在发布界面,完成相关配置,如下所示: 2.1 填写下图所示基本信息。『模型类型』和『版本』由系统自动生成,不支持修改。重新发布时,『模型名称和『模型描述』会自动填充,无需再次填写。 2
镜像使用 镜像构建后,可以在作业建模、在线服务、批量预测中使用。 作业建模中使用 创建作业建模任务,选择用户资源池时,可以选择自定义镜像。 选择预置镜像: 选择自定义镜像,可以看到可使用的镜像列表。其中自定义镜像需要按照镜像规范进行构建。 其中,可选择的自定义镜像,是和选择的用户资源池中的区域相同的镜像仓库中的镜像。
API Explorer 去调试 您可以在 API Explorer 中直接运行该接口,免去您计算签名的困扰。运行成功后,API Explorer 可以自动生成 SDK 代码示例。 请求结构 Plain Text 复制 1 POST /v{version}/vpn/cgw?
创建多可用区副本集群实例 概述 鉴于部分客户对高可靠性有着更高的需求,云数据库MongoDB产品提供了同城容灾解决方案。该方案可以选择将副本集中的三个节点,分别部署在同一地域下三个不同的可用区,通过内部网络实现节点间的信息互通。这样对于其中一个可用区因为不可抗力原因造成下线时,因为节点部署在不同的可用区,实例仍然可以提供可靠的服务。
资源分配说明 入口:资源池管理下已挂载且处于在线状态的用户资源池操作栏 可操作角色:当前区域(region)下的超级管理员、资源管理员 点击资源分配,进入到资源分配页面;资源池需要分配至项目空间后才可使用。
同时,一个用户网关能够对接多个VPN网关,实现灵活的连接管理。 操作步骤 登陆 私有网络VPC 控制台。 在左侧导航栏中,点击 用户网关 ,进入用户网关界面。 点击 创建用户网关 。
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