DTEmpower核心对象与工作流程
开始使用 DTEmpower 时，先了解项目中的核心对象及其关系，可以帮助你判断数据、处理任务和模型应该放在哪里，以及下一步应进入哪个模块。
核心对象
- 项目：集中组织数据集、文件夹、流程、算子、实验和模型，承载数据处理、分析与建模工作。
- 数据集：以字段和记录组织数据，用于查看、筛选、统计、处理和建模；也可通过路径和标注字段关联图像资源。
- 文件夹：管理表格、文档、图像、音视频等文件，可直接作为智能数据处理的输入或输出，也可关联数据集参与图像训练和预测。
- 流程：在画布中连接数据集、文件夹、算子和模型，组织数据处理、训练、评估与预测步骤。
- 算子：执行数据处理、模型训练、评估或预测等操作的处理单元，按需配置输入、输出和参数。
- 实验：配置模型训练、管理训练记录、比较候选模型和查看评估结果的工作空间。
- 模型：从实验结果中选择并部署的模型，可查看版本和报告，用于后续预测或接口调用。
- 运行中心：集中查看任务运行和数据质量状态，包含【任务】和【数据质量】两个入口。【任务】用于查看运行状态、耗时、关联流程和算子日志；【数据质量】用于查看项目中各数据集的质量检查状态。
对象如何协同
通常先在项目中导入数据集或文件夹，再通过流程中的算子完成数据处理或建模。智能数据处理可生成数据集或文件；机器学习任务在实验中配置和训练，完成后由用户查看评估结果、选择模型并部署。部署后的模型可用于后续预测或接口调用。运行过程中，可在顶部【运行中心】的【任务】中查看执行记录和算子日志，也可通过【数据质量】查看数据集的质量检查状态。
不同工作不一定需要经过所有对象。例如，只做数据查看或图表分析时，可以直接使用数据集；处理文档时，可以从文件夹创建智能数据处理任务；使用已有模型进行预测时，可以从待预测数据和模型开始组织流程。
推荐工作方式
- 创建项目，明确工作的业务目标和资源范围。
- 导入数据集或文件夹，并检查数据内容是否满足处理或建模需要。
- 在数据集详情中查看、排序或筛选数据；需要分析数据时，可按需创建图表。
- 根据任务需要，在流程中添加数据处理、机器学习或预测算子。
- 训练任务完成后，在实验中比较候选模型和评估结果。
- 选择符合预期的模型并部署，用于后续预测或接口调用。
执行过程中，可从顶部【运行中心】的【任务】查看运行状态和日志，或进入【数据质量】查看数据集质量状态；仅进行数据处理或分析时，无需继续训练和部署模型。