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使用Gray SDK 本文介绍如何在NUWA框架下使用Gray SDK，Spring Cloud框架下暂时不支持使用Gray SDK。 使用Gray SDK时，需要先在AppStage运维中心SLB服务中配置好灰度规则，再启动Gray SDK，否则灰度规则不生效。 引入Gray SDK
使用Cloud Map SDK（Spring Cloud框架） 引入Cloud Map SDK 引入STS Cloud Map依赖STS认证能力，接入Cloud Map必须接入STS，具体请参考引入STS SDK。 引入Cloud Map 在pom.xml中添加Cloud Map
基础指标、派生指标、派生组合指标、抽象指标 过滤器 单击“新增过滤器”，可以依据业务限定条件，给指标设置过滤规则，支持AND、OR多层嵌套过滤条件，节点类型为NODE。默认为AND，可单击AND后在下拉列表重新选择。然后设置字段、类型及取值，如果设置多个取值时，使用回车设置。 举例：有5个过滤条件ABCDE，过滤条件汇总后为（A
母或下划线开头。 任务描述(可选) 自定义任务相关的描述。 模型配置 微调前模型 在下拉列表中选择微调的模型或平台预置的模型。 训练模式 默认为“LoRA”。 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应），是一种将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入Tr
"k2":"v2"}。 创建aiopslogdaemonset、cluster-monitoring插件时需要新增键值，具体值可根据实际需要设置，其余插件使用默认值。 aiopslogdaemonset： filebeat.aiops_log_dir={业务的hostPath} #filebeat采集的业务日志路径
基础指标、派生指标、派生组合指标、抽象指标 过滤器 单击“新增过滤器”，可以依据业务限定条件，给指标设置过滤规则，支持AND、OR多层嵌套过滤条件，节点类型为NODE。默认为AND，可单击AND后在下拉列表重新选择。然后设置字段、类型及取值，如果设置多个取值时，使用回车设置。 举例：有5个过滤条件ABCDE，过滤条件汇总后为（A
在右侧配置“屏幕属性”，具体的参数说明如表2 参数说明所示。 表2 参数说明 参数 说明 基础属性 屏幕名称/屏幕分组/屏幕描述：可修改。 屏幕尺寸：可对屏幕尺寸进行修改，包含默认、2K屏、4K屏和自定义。 编辑状态：可以通过切换编辑状态设置屏幕是否可编辑。 主题背景：可以单击“切换主题背景”切换主题风格。 渐进渲染
HTTP请求消息的组成部分之一，请求体呈现发送给服务器的数据。 支持数据类型为：string、number、boolean、object、array，默认的WISEAGENT_USER_INPUT表示用户在问答对话中的输入内容。 添加其他节点，设置执行动作。 单击“添加执行动作”，在选择节点
什么是AI原生应用引擎 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台。无论是研发技术人员还是业务人员，都可通过简易的界面化操作，快速开发大模型应用或训练专属模型。 AI原生应用引擎提供企业专属大模型开发和应用开发的整套工具链，包括数据准备、模型选择/调优、知识工程、
自定义日志空间名称，建议包含日志类型语义。 空间描述 输入日志空间描述，非必填项。 日志类型 选择需接入的日志类型。 日志大小 预计一天的日志量，默认为1GB。 开启日志检索 如果需要使用日志检索功能，可以打开该开关。 检索空间类型 选择ClickHouse。 原索引名称(ClickHouse)
在右侧配置“屏幕属性”，具体的参数说明如表2 参数说明所示。 表2 参数说明 参数 说明 基础属性 屏幕名称/屏幕分组/屏幕描述：可修改。 屏幕尺寸：可对屏幕尺寸进行修改，包含默认、2K屏、4K屏和自定义。 编辑状态：可以通过切换编辑状态设置屏幕是否可编辑。 主题背景：可以单击“切换主题背景”切换主题风格。 渐进渲染
给告警处理模块。 告警收敛 多个维度的告警，通过特定的条件将它们变为一条告警，只需要配置自定义的收敛规则，就可以将重复告警收敛到一起，还有默认的规则帮助用户维护告警。 告警标记 告警标记的作用是为一段时间内的告警打上标签，例如现网变更或者现网演练时，由于要模拟大量异常请求和其他操
什么是应用平台 什么是应用平台？ 应用平台（AppStage）是基于平台工程（Platform Engineering）理念打造的下一代应用全生命周期管理和AI原生应用生命周期管理平台，帮助客户快速高效地实现传统应用及AI原生应用全生命周期管理，为应用构建、运维和运营等生命周期管
sql”。 任务描述(可选) 自定义任务相关的描述。 模型配置 微调前模型 选择微调的模型，本文案例选择“baichuan”。 训练模式 默认选择“LoRA”。 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应），是一种将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入T
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