GS_OPT_MODEL
GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。
表 1 GS_OPT_MODEL字段
名称 | 类型 | 描述 |
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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端所监听的端口号。 |
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]标识模型个任务的准确率。 |
description | text | 模型注释。 |
openGauss 2024-09-07 00:59:27