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服务IAM中为账号创建名称为appstage_admin_agency的委托。 添加部门/成员信息 为已关联的组织添加部门及成员，完善组织架构，具体操作请参见管理已关联组织的部门及成员。 录入产品/服务/微服务信息 企业资源接入AppStage前，需要先将企业产品/服务/微服务信
为组织管理员，拥有该组织的所有管理权限，同时可以审批其他组织管理员角色的申请。 添加部门/成员信息 为已关联的组织添加部门及成员，完善组织架构，具体操作请参见管理已关联组织的部门及成员。 录入产品/服务/微服务信息 企业资源接入AppStage前，需要先将企业产品/服务/微服务信
日志TPS TPS表示单实例每秒日志条数，请准确填写，用于推荐资源自动计算。 如果采集路径是单个日志，则按照单个日志单台机器（pod）的TPS值填写，且按照高峰期计算。 如果采集路径配置了通配符，则将采集的日志TPS累加，累加计算高峰期单台机器（pod）的TPS，建议按近期业务增长预期填写。
地址，通过这个地址，可以在本地计算机连接代码托管仓库。 如果您未配置SSH密钥，您可单击下图中“SSH密钥管理”链接进行配置，详情请参考SSH密钥。 您可在代码托管服务仓库列表中“仓库地址”下获取SSH地址。 打开Git Bash客户端。 在本地计算机上新建一个文件夹用于存放代码仓库，在空白处单击鼠标右键，打开Git
署、智能化运维、场景化演练。 应用运营 痛点 海量数据计算难，自建数据运营平台成本高。 业务人员和数据工程师角色分离，配合效率低、闭环链路长。 缺乏体系化运营支撑：指标监控不及时、产品体验无法衡量等。 优势 高性能大数据计算引擎，低成本快速启用平台能力。 提供多行业/多领域/多场
务场景，从而提高模型在实际应用中的效果。 本文以AI原生应用引擎预置的baichuan-13B为基座模型，通过微调提升模型的数据分析和指标计算能力，帮助您快速掌握使用AI原生应用引擎完成模型调优并测试效果。 使用流程 通过图1您可以了解如何在AI原生应用引擎创建数据集、创建微调任务、部署模型以及在线测试模型效果。
通过引入多种类型和格式的企业知识，将数据转化为向量，并利用高效的存储和索引方式进行查询，实现基于检索增强的大模型能力。 工作流 任务流程的细化分解是一种有效策略，能够简化系统架构，并降低对大语言模型能力的过度依赖。通过将繁复的工作拆解为一系列独立节点，不仅增强了复杂任务处理的效率，还在很大程度上提升了整个系统的透明
日志TPS TPS表示单实例每秒日志条数，请准确填写，用于推荐资源自动计算。 如果采集路径是单个日志，则按照单个日志单台机器（pod）的TPS值填写，且按照高峰期计算。 如果采集路径配置了通配符，则将采集的日志TPS累加，累加计算高峰期单台机器（pod）的TPS，建议按近期业务增长预期填写。
选择“资源配置标签”页签。 设置资源搜索条件，单击“搜索”。 勾选待添加标签的云资源，单击列表上方的“管理标签”，进入管理标签页面。 在“添加标签”区域，输入标签的键和值，然后单击“确定”。 父主题： 接入其他公有云数据
如何对平台接入的第三方模型服务设置鉴权 平台资产中心接入了第三方供应商的闭源模型，例如GLM系列、Moonshot系列等，这些模型服务在调测（体验）、调用前，需要先设置模型鉴权。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 操作步骤
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。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进行存储。而异常检测服务提供了异常检测的计算调度及告警能力。所以，异常检测的前提条件是配置了相关指标，并分配了MPPDB及异常检测集群。 快速配置异常检测任务
选择秒级，每一秒会生成一个统计点。 汇聚时间戳 仅支持时间戳格式字段timestamp，获取当前计算的日志的时间。 时间戳格式 选择时间戳格式。支持秒、毫秒、纳秒级时间戳，获取当前计算的日志的时间格式。 汇聚维度 结合业务场景需要，选择日志是以哪些日志字段进行日志汇聚，支持多选。
障AI原生应用安全可信。 高可用 高可用能力内置，使得应用可用度原生99.99%。 基于NUWA微服务开发框架，预集成构建云服务业务分布式架构所需的各个组件及高可用能力，实现开箱即用。 提供业务运行时管理，支持业务优雅启停、启动加速、在线诊断等能力。 提供流量控制、资源动态伸缩、容错容灾等能力，使能业务具备韧性。
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AppStage运行时引擎基本概念 表1 基本概念说明 基本概念 说明 微服务 微服务是云原生应用的最佳架构， 它提倡将单一应用程序划分成一组小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。每个微服务运行在其独立的进程中， 微服务与微服务间采用轻量级的通信机制互相沟通。
应用销售分析模板 模板介绍 统计周期内，通过分析下单次数、下单用户数、支付完成次数、付费用户数等，了解用户使用应用的付费情况。 图1 应用销售分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 下单次数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单次数月活 统计周期
用户基础分析模板 模板介绍 统计周期内，通过分析新用户注册情况、用户浏览店铺页面情况、用户访问店铺时长等，了解用户的基本情况。 图1 用户基础分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 注册用户数近7天 最近一周内注册的用户数量。 注册用户数总数 截止到当前时间点，总共注册的用户数量。
派生指标可以基于派生指标创建，即无限次的叠加过滤条件，以应对某些复杂场景。 组合指标：由若干基础指标和派生指标组成，在这些指标计算结果的基础上进行二次计算，无法再叠加过滤条件，例如下载成功率=下载成功总数 / 下载总数。 派生组合指标：基于组合指标的基础上叠加任意的过滤条件，例如
店铺销售分析模板 模板介绍 统计周期内，通过分析GMV、销售额、利润等，了解店铺的销售情况。 图1 店铺销售分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 GMV日活 统计周期内，拍下的订单金额或支付订单的金额总和(Gross Merchandise Volume)，包含付款和未付款的部分。
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