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在团队多用户协作开发过程中，不同角色成员执行各自权限和责任事项，因此需要在团队中添加协作开发的各角色成员（项目经理、开发人员、测试人员等），实现统一有序的成员信息管理。 4 规划版本 创建版本 创建版本的基本配置信息以及选择版本开始和结束时间。 规划交付件 在版本开发启动初期对产品
单击数据库实例列表操作列的“修改”，可以修改环境、IP/VIP，并支持配置共享服务。 当多个服务规划使用同一个数据库时，通过配置共享服务，实现多个服务之间数据库共享。 说明： 仅支持同一产品、同一环境下的服务进行数据库共享。 实时诊断数据库 请参考在WiseDBA中诊断数据库。 账号管理
型编排、应用部署、应用集成等能力，降低智能应用开发门槛、提升开发效率，助力企业客户将专属大模型能力融入自己的业务应用链路或对外应用服务中，实现降本增效、改进决策方式、提升客户体验、创新增长模式等经营目标，完成从传统应用到智能应用的竞争力转型。 AI原生应用引擎应用场景 面向不同的
用户配置变量赋值执行动作，相关参数说明请参考表6。 表6 变量赋值输入参数说明 参数 说明 变量名 选择参数类型（暂无数据）。 值 设定参数的预设值。通过填入值，实现对该参数值的改动。 输出参数 该执行动作无输出参数。 节点备注 输入节点备注信息，方便后续查阅节点功能。 父主题： 工作流基础节点说明
此需要在团队中添加协作开发的各角色成员（如项目经理、开发人员、测试人员等）；当团队中成员发生岗位变动或人员流动时，也可进行相应修改或删除，实现统一有序的成员信息管理。 在开发中心首页下方的“我的团队”区域，选择需要操作的团队卡片，进入该团队空间。 如果该团队关联多个服务，可在顶部
通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分析结果），可检验模型的准确性、可靠性及反应效果。 清除相应资源 对于
选择部署包，即软件仓库中运维中心提供的部署包、开发中心发布的部署包或手动上传部署包。 部署包是由ansible-playbook编写的脚本包，不同的部署包实现不同的部署能力。 （可选）在模板列表中单击已创建的模板所在行“操作”列的“更多 > 创建任务”，在创建任务页面配置相应的参数，单击“提交”，然后在任务列表运行该任务。
对于小幅度的波动和下降（上升）告警可以通过调节sensitivity敏感度来减少部分告警。 如果不关注这类异常，可以通过配置alert_by_std参数来实现。波动性告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标小幅波动的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据波动的指标会产生一些不必要的告警。 长时间掉0告警
实例包数量 可购买的实例包数量为1~100个。 推理单元包周期 将基础或者预训练后的模型部署为在线服务时使用的算力单元，通过购买推理单元实现服务QPS扩容。 实例数 可购买的实例数量为1~50个。 AI原生应用引擎基础版 支持知识库容量，智能应用运行时引擎，开通ChatGLM3
参数说明 基本信息 英文名称 自定义英文名称。 中文名称 自定义中文名称。 数据类型 选择逻辑主体的使用场景，一般为APP、Service、SLB、ELB等，支持自定义数据类型。 描述 输入描述信息。 共享业务 如果其他业务需要使用当前业务某个逻辑主体关联的指标或视图，可以选择其他服务名称。
PPDB、ClickHouse、Influxdb）创建。逻辑主体和物理表之间存在映射关系，逻辑主体的字段名称和物理表可以不一样，这也是为了实现业务属性和物理表之间的解耦。 一个逻辑主体可以映射多种物理实体，当底层数据物理表变更，上层的指标逻辑定义可以不用发生变化。 指标 指标是指
在“关联流水线”页面，勾选已创建和配置完成的流水线（以“adadss_pipeline”为例）。 单击“确定”。所选流水线与当前服务版本绑定。 执行流水线 在当前服务版本的流水线列表中已关联的流水线所在行的“操作”列，单击“执行”。 在“执行构建”对话框，单击“确定”，流水线开始构建版本的发布软件包。
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。GraphRAG能够处理各种类型的文档，
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