丹摩征文活动|丹摩智算平台使用指南

目录

    • 1. 登录平台与工作环境设置
      • 1.1 访问与登录
      • 1.2 创建或选择项目
      • 1.3 初始化项目环境
    • 2. 数据上传与管理
      • 2.1 数据上传
      • 2.2 数据管理与预处理
      • 2.3 数据可视化
    • 3. 模型构建与训练
      • 3.1 模型选择
      • 3.2 参数配置
      • 3.3 模型训练与评估
    • 4. 模型部署与应用
      • 4.1 模型部署
      • 4.2 接口调用与集成
      • 4.3 结果监控与反馈
    • 5. 平台设置与权限管理
      • 5.1 用户权限管理
      • 5.2 资源管理与配额设置
    • 6. 技术支持与帮助
      • 6.1 技术支持
      • 6.2 客服支持

  丹摩智算平台是一个高度集成的智能计算平台,提供从数据处理模型构建部署结果监控的全流程服务。以下指南详细介绍了该平台的操作步骤及主要功能模块,帮助用户快速上手,提升工作效率。

1. 登录平台与工作环境设置

1.1 访问与登录

  • 访问平台:使用支持的浏览器打开丹摩智算平台官网。
  • 用户登录:输入账号和密码登录。如果是首次使用,请先完成注册流程并设置个人信息和项目团队信息。

访问地址:https://www.damodel.com/login

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1.2 创建或选择项目

  • 登录后,用户可以创建新的分析项目或选择已有项目。
  • 创建项目:点击“新建项目”,输入项目名称、描述和预期目标,选择适用的计算资源类型(如 CPU、GPU、内存需求等)。

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1.3 初始化项目环境

  • 在项目设置中,可以自定义环境,如安装所需的 Python/R 包,设置特定的文件夹结构,配置计算资源等。
  • 平台还提供多种预定义的模板项目,适合不同分析场景,如数据探索、机器学习、深度学习等。

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2. 数据上传与管理

2.1 数据上传

  • 本地文件上传:支持 Excel、CSV、JSON、TXT 等文件格式。可通过“上传数据”功能选择文件,并配置数据源名称和文件编码等参数。
  • 数据库连接:支持多种数据库连接方式(如 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等),可通过数据库连接工具连接内部或外部数据库。
  • 云端数据源:平台提供云存储集成,用户可以连接至云端数据源(如 AWS S3、Google Cloud Storage),实现自动化的数据提取和更新。

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2.2 数据管理与预处理

  • 数据清洗:内置数据清洗工具,包括缺失值填充、数据去重、异常值处理、数据转换(如数值标准化、离散化)。
  • 数据格式转换:提供 CSV 转换为 JSON、文本转表格、图片转数组等功能,支持数据格式灵活转换。
  • 特征工程:用户可以选择特征生成、特征选择、维度缩减等方法,为模型优化数据特征。

2.3 数据可视化

  • 快速可视化:平台内置多种可视化组件,如柱状图、折线图、散点图、热力图等。用户可以通过拖拽方式快速生成图表。
  • 数据洞察:提供数据聚类、趋势分析、相关性分析等功能,便于用户深度理解数据。
  • 自定义视图:支持 Python 中的 Matplotlib、Plotly、Seaborn 等库,用户可以编写自定义代码,创建更复杂的可视化效果。

3. 模型构建与训练

3.1 模型选择

  • 机器学习模型:提供常用的机器学习模型,如逻辑回归、决策树、随机森林、K 近邻等。
  • 深度学习模型:平台支持 CNN、RNN、Transformer 等深度学习网络,可直接选择并应用到图像、文本或序列数据。
  • AutoML 功能:丹摩智算平台集成 AutoML 功能,可自动选择和优化模型及其参数,适合快速建模和测试。

3.2 参数配置

  • 模型参数:选择模型后,平台允许用户设置参数(如学习率、正则化参数、训练轮次等),并为用户提供默认设置。
  • 数据划分:支持将数据集划分为训练集、验证集和测试集。用户可以按比例分配数据,也可以自定义划分策略。
  • 超参数优化:支持超参数优化功能(如网格搜索、随机搜索等),自动测试多种参数组合,找到效果最优的参数设置。

3.3 模型训练与评估

  • 训练模型:选择数据集并启动模型训练。平台会自动分配计算资源,用户可实时查看训练进度。
  • 查看训练结果:平台提供详细的训练日志、损失值曲线、模型保存功能等,便于分析训练效果。
  • 模型评估:支持多种评估指标,如准确率、召回率、AUC、F1 分数等,帮助用户评估模型性能。

4. 模型部署与应用

4.1 模型部署

  • 直接部署:在模型训练完成后,用户可选择将模型一键部署到平台。平台会生成一个 API 接口,并配置 URL 地址和调用凭证。
  • 多版本管理:支持多版本模型管理,便于用户在不影响当前模型的情况下进行版本更新或回滚。

4.2 接口调用与集成

  • API 调用:获取 API 接口后,可以使用标准的 HTTP 请求方式进行调用。平台提供接口文档,便于集成到外部应用系统。
  • 实时预测:用户可以通过接口传输数据,实现实时数据的预测或分类,适用于生产环境中的自动化推断需求。

4.3 结果监控与反馈

  • 实时监控:平台提供监控面板,查看模型的调用次数、预测准确率等关键数据。
  • 自动反馈:支持从实际应用中收集数据反馈,帮助用户不断更新数据集和优化模型效果。

5. 平台设置与权限管理

5.1 用户权限管理

  • 角色管理:平台支持角色管理功能,管理员可为不同用户分配相应的权限,如数据查看、模型编辑、接口调用等。
  • 团队协作:通过权限配置,支持多用户协作和不同项目成员的分工,适合大型团队协作和跨部门协作需求。

5.2 资源管理与配额设置

  • 资源配额:管理员可以为不同项目分配计算资源(如 CPU、内存、存储等),确保资源合理使用。
  • 用量监控:提供资源用量监控工具,用户可以查看项目的实时资源消耗,合理规划资源使用。

6. 技术支持与帮助

6.1 技术支持

  • 帮助文档:丹摩智算平台提供详细的帮助文档,涵盖平台使用、常见问题解决、最佳实践等内容。
  • 用户社区:平台设有用户社区,用户可在社区中提问、分享经验,获取快速的技术支持。

6.2 客服支持

  • 在线客服:提供在线客服支持,解答用户的技术问题。
  • 反馈与建议:用户可以通过平台提交反馈和建议,平台团队会定期优化产品体验。

丹摩智算平台通过一站式的数据分析与建模服务,简化了用户的操作流程,从数据预处理到模型部署及监控,帮助用户更快、更有效地完成数据分析和模型应用。

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