1.初次新建工程时需进行COS一键授权，若授权失败，如何手动进行COS授权？ 登录此链接https://console.cloud.tencent.com/cam/role，按以下步骤操作：

    ​ 1.点击【新建角色】-选择【腾讯云产品服务】

    ​ 2.勾选中【智能钛自动机器学习】，点击【下一步】

    ​ 3.在【策略列表】中搜索【QcloudAccessForTIRole】，并选中，点击【下一步】

    6.1. Q & A - 图1

    ​ 4.【角色名称】填写【TI_QCSRole】

    ​ 【角色描述】选填【腾讯智能钛(TI)操作权限含列举对象存储(COS)文件，读取、删除、添加、修改文件内容等 】

    ​ 点击【完成】，即手动完成COS授权。

    2.当在创建模型或部署模型过程中报错“无法访问COS资源的权限”时怎么办？

    1.登录https://console.cloud.tencent.com/cam/role

    2.检查是否完成COS授权给智能钛产品

    3.若检查结果为已授权，存在角色：TI_QCSRole，建议删除此角色，重新完成COS授权。

    6.1. Q & A - 图2

    4.如不存在角色：TI_QCSRole，请进行COS授权。

    3.创建COS存储桶时，所属地域应该怎么选择？

    目前不建议选择上海金融和深圳金融这2个地域，其他地域均可以选择。

    4.为什么平台内置demo没有运行按钮？

    内置demo需复制到自己的的工程中方可运行，操作步骤如下：

    • 在 【我的工程】-【典型任务流】中，单击【复制】

    6.1. Q & A - 图3

    • 选择工程名称，单击【保存】，复制成功

    • 单击复制的工作流，进入画布

    • 运行任务流

    5.COS上传数据太慢怎么办？

    建议使用COS客户端，具体操作可参考：https://cloud.tencent.com/document/product/436/11366

    6.每个账号创建工作流的数量是否有限制？

    目前没有限制。

    7.智能钛机器学习平台的资源配置是怎样的？

    一般情况下：10CPU,1GPU,内存20G。

    8.在智能钛平台训练好的模型是否支持下载到线下使用？

    支持，操作步骤如下：

    右键【模型图标】，点击【模型操作】-【导出模型】即可。

    6.1. Q & A - 图4

    9.智能钛机器学习平台是否支持从外部导入模型？

    支持，操作步骤如下：

    在【模型仓库】页，单击页面上方【导入模型】，可以将外部的模型导入平台进行统一管理，支持来源为用户的 COS 路径与本地上传，目前支持三种类型的模型： PMML/ANGEL/TFServing。

    10.模型部署时如何选择正确的运行环境？

    目前平台支持3种运行环境：

    • pmml，一般使用机器学习时选择此运行环境；
    • tfserving，一般使用深度学习时选择此运行环境；
    • angel，此环境一般针对angel算法，后续会支持此种算法。 11.智能钛机器学习平台的机器学习算法是可以分布式运行的吗？

    平台基于spark和angel开发的，都是分布式的。

    12.智能钛机器学习平台是用的spark的mlib吗，不是sklearn？

    使用组件，您也可以写基于sklearn的代码来跑。

    13.使用组件的话，需要上传numpy这些吗？

    Tensorflow的组件自带numpy的。

    14.智能钛机器学习平台的中间运算，代码格式是什么，用什么语法？

    机器学习是基于spark的，同时支持scala和python（pyspark）。

    15.智能钛机器学习平台的SQL语法支持哪些，DDL,DML,完全兼容ANSI SQL 2003么？

    目前暂不支持SQL语法。

    16.智能钛机器学习平台Tensorflow组件是否支持导入python的pyd文件？

    支持，但是pyd文件无法放在压缩包中导入，应该单独放在依赖文件(不能压缩)或者放在cos上， 然后在程序依赖中填入cos路径即可。

    17.为什么有时python代码很简单，但Tensorflow任务却需要运行很长时间？

    原因可能是您在“程序依赖”中填了一个cos路径， 这个路径下面不止包含python的依赖文件，还包含大量的数据文件。 Tensorflow组件把这些数据文件当做依赖导入，所以耗时很久。