查看训练结果 在脚本调参任务训练完成后，可以查看任务结果。 在BML左侧导航栏中单击“脚本调参”，进入脚本调参列表页面。 在脚本调参表单中单击“任务列表”，可以进入其任务列表页面，如下所示： 在任务列表中，单击评估报告，可以查看该任务生成的模型的报告信息，如下所示：

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配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略，从而实现服务的自动休眠，以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中，单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略，如下图所示： 单击“确定”完成配置。

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015-图算法 图算法 FastUnfolding FastUnfolding 算法是基于模块度对社区划分的算法。FastUnfolding 算法是一种迭代的算法，主要目标是不断划分社区使得划分后的整个网络的模块度不断增大。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列，边权值列（可选）。 输出 输出结果数据集，包括两列

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创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件，创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储，以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket，并且存储用于训练的代码文件和数据集，创建一个空文件夹用于输出文件的存储

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010-NLP算法 NLP算法 Bert命名实体识别 BERT 采用了 Transformer Encoder 的模型来作为语言模型，Transformer模型完全抛弃了 RNN/CNN 等结构，而完全采用 Attention 机制来进行 input-output 之间关系的计算。 Fine-tuning 方式是指在已

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查看训练结果 当平台跑完NLP任务后，您可以点击“模型效果”进行查看 您可以选择对应任务的不同版本，查看不同的效果数据，如图，当前是V1版本的效果数据： 效果校验 平台提供了针对模型的校验工具，您可以通过上传文本，了解如何模型的识别效果，从而对模型进行校验 文本分类模型校验 您可以上传文本文件（txt格式），也可以直接

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创建NLP任务 一个项目是指对应的一个场景或者领域的问题，例如智能客服场景、智能教育场景等。在BML中，提供了文本分类单标签、文本分类多标签、短文本相似度、序列标注、文本实体抽取任务的模型训练能力。本章节将通过演示，如何创建一个自然语言处理任务来完成问文本分类的任务。 在BML的控制面板左侧，打开【预制模型调参】，并点

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006-回归算法 回归算法 DecisionTree回归 决策树（DecisionTree）回归是基于回归树的决策树模型。一个回归树对应着输入空间（特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。输入空间的划分是通过遍历所有输入变量，找到最优的切分变量和最优的切分点，将输入空间划分为两部分，然后重复这个操作得到；划分单元

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