template_name

name

机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

model_name

name

模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。

datname

name

该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

ip

name

AiEngine端所部署的host ip地址。

port

integer

AiEngine端所侦听的端口号。

max_epoch

integer

模型每次训练的迭代次数上限。

learning_rate

real

模型训练的学习速率，推荐缺省值1。

dim_red

real

模型特征维度降维系数。

hidden_units

integer

模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。

batch_size

integer

模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。

feature_size

integer

[不需设置] 模型特征的长度，用于触发重新训练，模型训练后该参数自动更新。

available

boolean

[不需设置]标识模型是否收敛。

Is_training

boolean

[不需设置]标识模型是否正在训练。

label

“char”[]

模型的目标任务：

• S：startup time。
• T：total time。
• R：rows。
• M：peak memory。

目前受模型性能限制，推荐{S, T}或{R}。

max

bigint[]

[不需设置]标识模型各任务标签的最大值，用于触发重新训练。

acc

real[]

[不需设置]标识模型各任务的准确率。

description

text

模型注释。