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small_sample_threshold brand算法阈值 0-1000000 默认值100 brand算法阈值，小于该阈值， 则使用brand算法，否则使用boxplot算法。 - fixed_threshold固定阈值算法 filled_value 补充值 0-100000000
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。
指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：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。当实际值和预测值相差过大，认为异常。
分配集群）。 异常检测算法分为两种，固定阈值算法和动态阈值算法。 固定阈值算法就是简单设置上限或者下限值。一旦数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
指标的类型，针对指标的定义进行选择。 算法类型 选择异常检测算法，支持固定阈值和动态阈值。 固定阈值：简单设置上限或者下限值。一旦数据超过上限或是低于下限则发生异常。 动态阈值：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。当实际值和预测值相差过大，认为异常。
训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 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
在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 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部
个模型。 添加后，默认现在该模型“算法配置”页签。 图1 添加模型 在“算法配置”页签，配置算法参数，具体参数如表6所示，配置完成后单击“确定”。 表6 动态阈值算法配置参数说明 参数名称 参数说明 算法版本 选择算法及版本，推荐选择以下两种算法，版本选择最新版本。 boxplot_ad
nsSigned”值。 数字签名算法（可选） 对Response签名或断言签名的签名算法。支持RSA_SHA256、RSA_SHA512、RSA_RIPEMD160，可在下拉框选择。 数字摘要算法（可选） 对Response签名或断言签名的摘要算法。支持SHA256、SHA512、RIPEMD160，可在下拉框选择。
开发中心提供全场景一站式作业平台，承载端到端研发作业流，提供涵盖软件研发全生命周期的研发工具链和研发管理服务。以团队为中心，深度集成第三方工具链能力，基于服务以及版本为维度提供设计、开发、测试、发布全场景一站式研发门户，实现精细化项目管理，掌握和处理项目全量信息，支撑研发角色统一在一站式门户协同工作，提升团队研发效率。
平台在资产中心预置了提示语模板，同时也支持用户根据需求自定义创建提示语。在模型调测时引用创建的提示语模板，可以快速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。
选择分配策略类型。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器，权重大的后端服务器被分配的概率高。 加权最少连接：加权最少连接是在最少连接数的基础上，根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权重，使其能够接受相应权值数的服务请求。 源IP算法：对不同源IP的
选择需要过滤的维度。 维度过滤设置 只关注维度部分取值时，可以设置该参数对维度取值进行过滤。 指标类型 选择指标类型。 算法类型 选择固定阈值或动态阈值，固定类型还需要设置阈值的上限、下限和预估维度数。 父主题： 管理运维中心异常告警
选择需要过滤的维度。 维度过滤设置 只关注维度部分取值时，可以设置该参数对维度取值进行过滤。 指标类型 选择指标类型。 算法类型 选择固定阈值或动态阈值，固定类型还需要设置阈值的上限、下限和预估维度数。 父主题： 数据应用
段信息共享和消费，实现全自动化。 面向开发，运维和运营提供集成式工具链和统一作业平台，实现经验和能力的流程内置。 按需灵活组装能力，用户可以根据需求选择不同能力组件，满足差异化需求。 AI原生应用引擎 提供AI原生应用开发引擎，包括RAG、Agent等应用框架，零码态和全码态的开
配置服务扩展信息 开发中心深度集成CodeArts服务的功能，需组织管理员或项目经理对当前服务关联CodeArts项目，后续的服务开发过程中才能正常使用CodeArts服务的代码托管、流水线、编译构建功能；同时在服务配置页面，可查看当前服务的基础信息（如所属产品、所属部门、服务状态等）。
ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名。详细的签名认证操作流程如下。
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。 创建及规划版本 创建版本 对团队所关联的服务划分版本，包括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
为组织管理员，拥有该组织的所有管理权限，同时可以审批其他用户的组织管理员角色权限申请。 配置服务授权 开发中心深度集成CodeArts的需求管理、代码仓管理、流水线管理和缺陷管理等功能，需要关联CodeArts并配置凭证授权，具体操作请参见配置开发中心服务授权。 添加部门/成员信息
行逻辑推理和推断。其主要功能是根据已知的事实和规则，推导出新的结论或答案。 推理单元常常被用于解决问题、推理、诊断、规划等任务。它可以帮助计算机系统自动推理出一些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的
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