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
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类型
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描述
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template_name
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name
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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。
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model_name
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name
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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。
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datname
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name
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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。
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ip
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name
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AiEngine端所部署的host ip地址。
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port
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integer
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AiEngine端所监听的端口号。
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max_epoch
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integer
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模型每次训练的迭代次数上限。
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learning_rate
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real
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模型训练的学习速率，推荐缺省值1。
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dim_red
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real
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模型特征维度降维系数。
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hidden_units
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integer
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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。
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batch_size
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integer
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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。
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feature_size
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integer
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[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。
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available
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boolean
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[不需设置]标识模型是否收敛。
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Is_training
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boolean
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[不需设置]标识模型是否正在训练。
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label
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"char"[]
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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}。
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max
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bigint[]
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[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。
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acc
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real[]
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[不需设置]标识模型个任务的准确率。
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description
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text
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模型注释。
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