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、部署到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
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）。
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。
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。
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。
