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开发中心/运维中心/运营中心计费项 计费说明 开发中心/运维中心/运营中心的计费项如表1所示。 表1 开发中心/运维中心/运营中心的计费项说明 套餐包类型 说明 计费项 适用的计费模式 计费公式 开发中心专业版 支持统一应用架构建模、产品/版本/个人级协作管理、一站式开发工具链、研发效能洞察
AI原生应用引擎基本概念 使用之前，请先了解表1中相关概念，从而更好的使用AI原生应用引擎。 表1 基本概念说明 基本概念 说明 Agent Agent指具备自主智能的实体，具有一定的智能和自主性，可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序
IaC代码结构介绍 单文件描述结构 单文件描述结构样例如下： ├── package.json # 包描述文件（必须） └── specs # 规格总目录（必须） ├── cn_dev_default
欠费说明 用户在使用AppStage服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响服务资源的正常运行，请及时充值。 欠费原因 已购买资源包，但使用量超出资源包额度，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考已购买资源包，为什么仍然产生按需计费识别产生按需计费的原因
常见问题 常见问题 SDK初始化失败 SDK初始化失败，graysdk的run和debug日志会打印初始化失败原因，一般原因有如下几种： ETCD服务器配置错误（检查conf/graysdk.properties文件中server配置是否正确）。 ETCD未启动或者网络原因不可用（
包年/包月 包年/包月是一种先付费再使用的计费模式，适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式，您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍包年/包月AppStage套餐包的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景，在使用AppStage的用户创建应用、测试模型服务时需要调用ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用、大模型微调服务
IaC Spec包典型目录结构 IaC Spec包用于描述环境。 目录结构介绍 表1 IaC Spec包结构说明 位置 类型 个数 描述 iacspec_{service}_{version}.zip 文件 1 IaC压缩包。 └── package.json 文件 1 包描述文件
在IaC代码中声明资源 定义component是IaC将一个环境的资源组织起来的方式，我们可以把同一类资源组织起来成为一个component。所有被IaC定义的资源必须属于某一个component。一个component下可以定义多个资源，所有的资源描述都存放于resources.yaml
在监控服务快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式
常用监控插件说明 cpu 插件类型 OS 功能说明 统计cpu信息，每次采集都为每个vcpu，以及总cpu维度分别生成消息。 原始数据来源：/proc/loadavg、/proc/stat等。 参数配置 插件默认为CPU0、CPU1、...、CPU-ALL分别生成消息。用户可根据需要配置
在监控服务新增异常检测任务 根据业务需要分步骤创建异常检测任务，配置数据及模型等内容。当异常检测配置完成后可以生成相应告警，也可以在业务报表开发“告警总览页面”类型的报表时使用告警大盘。 操作流程 步骤一：新增任务：新增空的异常检测任务。 步骤二：配置数据来源：定义异常检测数据来源
常见问题 异常1：Username is Emty! 异常：ERROR com.huawei.rainbow.utils.parser.DbNodeConfParser:46 - [] - appConfStr is not json format 原因：业务直接往ETCD里面set
参数配置说明 基础参数 表1 基础参数 参数名称 参数类型 是否必选 默认值 说明 参数规范 举例 name string 必选 - IaC3.0资源名 只能包括数字、字母、'-'、'_'、'.'，必须以字母开头，字母或数字结尾。长度2-64。 说明： 如果没有配置clusterName
使用AI原生应用引擎完成模型调优 模型调优是一种通过对模型进行微调来适应特定任务或数据集的技术，适用于需要个性化定制或在特定任务上追求更高性能表现的场景。在模型调优过程中，用户需要构建一个符合业务场景任务的训练集，这个训练集通常由业务数据和业务逻辑构成。然后，用户需要调整模型的参数
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