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使用在线构建方式新建卡片 支持无模板在线构建图表卡片和表单卡片。 前提条件 需要具备AppStage指标开发者或运营管理员权限,权限申请的操作请参见权限管理。 使用在线构建方式新建图表卡片 登录AppStage业务控制台。 在快捷入口选择“运营中心”,进入运营中心。 在左侧导航栏选择“看板管理
judge记录一直处于提交未执行SUBMIT状态,直至失败FAIL。 可能原因 后端任务内存溢出,可以在训练日志中的ad-agent日志找到报错java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space。 维度数据问题,存在特殊字符,或者数据量和维度值数量较大。 解决方法 检查judge配置中“Dynamic
learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。
本文介绍了AppStage提供的开放API的SDK语言版本,列举了最新版本SDK的获取地址。 约束与注意事项 运维中心提供的SDK是基于Java1.8版本开发的,如果Spring Cloud项目使用Java11及以上版本,则不支持使用运维中心提供的SDK进行应用开发。 AI原生应用引擎提供了Python语言的SDK,支持
M3-6B大模型服务API在线调用、大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。 适用计费项 AI原生应用引擎的以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 计费项 说明 ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用 根据实际输入和输出tokens总量计费,平台提供算力支持。
am Files\Java\jdk1.8.0_131。 配置Java环境变量:右键“计算机>属性>高级系统设置>环境变量”,进行如下操作。 新建系统变量JAVA_HOME,变量值为实际JDK安装位置。 在Path中添加%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin
式不是有效的json格式。 解决:使用工具检查,是否使用正确的Json串。 异常2:Access denied for user 异常:java.sql.SQLException: Access denied for user 'xxxx'@'xx.xx.xx.xx' (using
mo源码进行理解,您可以基于Demo进行二次开发,节省开发成本。 Demo下载链接:huaweicloud-appstage-demo-java-codeHub。 父主题: 应用平台IaC部署代码开发
特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务,同时支持将平台预
learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。
可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 LLM 大语言模型(Large Language Model,简称LLM)是通过深度学习技术训练的人工智能模型,具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一
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SDK功能矩阵 功能 Java 读取微服务身份证书 √ 连接STS-Server获取密钥、认证凭据等 √ 连接STS-Server获取敏感配置 √ 解密敏感数据 √ 微服务间通信认证 √ 微服务间通信敏感数据加密 √ 表2 Cloud Map SDK功能矩阵 功能 Java 微服务注册发现
超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分超过阈值线3,则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值算法会通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如何使用快速配置功能一步创建异常检测任务。
am Files\Java\jdk1.8.0_131。 配置Java环境变量:右键“计算机>属性>高级系统设置>环境变量”,进行如下操作。 新建系统变量JAVA_HOME,变量值为实际JDK安装位置。 在Path中添加%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin
据超过上限或是低于下限则发生异常。如图1黄色部分 超过阈值线3,则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据,实现对数据特征的学习,构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于
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文件夹specs中的代码复用(可根据meta.yaml指定复用哪些微服务,取决于在相应环境的部署规划)。 global文件夹的作用类似于Java中的父类,spec类似于继承了global的子类,实际部署时还是使用的specs中的文件,但specs中的文件可以继承和复用global文件。
自定义看板配置流程介绍 运营看板使用流程如图1所示,包括“新建我的卡片”和“新建我的屏幕”。 图1 使用流程 新建我的卡片 通过在线构建、使用公共卡片模板及离线构建的方式构建自定义卡片。 (可选)新建并发布屏幕模板 通过关联布局和卡片、设置卡片消息联动、配置样例页面来创建屏幕模板。
运营中的重要数据,支撑下一步运营动作,提升产品运营效率。 功能介绍 提供丰富的卡片类型,供看板选用。卡片构建方式包括:使用在线构建方式构建图表卡片、使用在线构建方式构建表单卡片、使用模板构建方式新建卡片、使用离线构建方式新建卡片。 在看板编辑页面,通过拖拉拽的方式,以图表的形式进行呈现,直观展现产品运营看板数据。