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异常检测Judge定时任务失败 KeyError TypeError: not supported between instances of 'str' and 'float' TypeError("Cannot index by location index with a non-integer
多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本
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（初始化监控服务会自动分配集群）。 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
基础数据参数说明 参数名称 参数说明 时间列 指定异常检测哪个列的数据是时间。 指标列 指定异常检测哪个列的数据是指标，即异常检测需要监控的指标。 计数列 指定异常检测哪个列的数据是请求量。 补充列 可以选择补充异常检测数据列。 维度 指定对哪些维度进行检测。 列名：指定维度列名，如需新增维度，可单击“+”号。
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 支持通过API接入模型服务，同时支持将平台
选择图片数量 设置生成图片的数量，可选数量为1~10。 单击“生成图片”，在右侧“效果预览”区域即可收到生成的图片。 调测图像理解类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“图像理解”并配置以下参数。 模型服务：选择要调测的模型服务，在下拉列表可选模型服务商API。 上传图片：单击，可上传本地图片。
为异常。 图2 动态阈值 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。
多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本
选择左侧导航栏的“AI辅助诊断 > 异常检测”，进入“异常检测”页面。 单击已修改告警的任务所在行“操作”列的“模型”。 单击“judge配置”，在judge配置页面单击“初始化Daemon”重启judge Daemon，调优的参数立即生效。 父主题： 配置异常检测任务
保存异常检测告警配置时报错 问题现象 在异常检测任务告警配置页面，单击“保存”，出现dimensions value size over 2000错误提示，即异常检测任务配置的维度数超过2000个。 解决方法 维度为URL类型，如/xxx/{id}/aaa，接口中包含参数变量，当
> 异常检测 > 汇聚任务管理”中对相应的告警原始表汇聚任务依次单击“元数据清理”、“补数据”，进行数据回补。 使用Warehouse，即指标仓库中的视图作为异常检测数据创建的告警，需要在异常检测视图详情页的“补数据”页签进行数据回补。 告警任务重新训练。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
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。 支持将平台资产中心的部分模型作为微调前基础模型，也支持选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。 前提条件
配置异常检测任务 快速配置异常检测任务 新增异常检测任务 通过调整模型参数对异常告警调优 父主题： 监控资源和应用
/异常检测汇聚视图），查看其汇聚提前时间，一般设置为提前3分钟。 查看judge任务汇聚提前时间，一般设置为提前5分钟。 可以适当增加judge任务汇聚提前时间，确保judge能够获取到数据即可。 如果上游任务时延较大，需要联系技术支持工程师协助处理。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
为空。 确认汇聚任务及上游数据处理环节（数据接入至Kafka的Topic、数据导流至Chickhouse表）是否存在异常。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
”作为异常检测数据，可在指标仓库异常检测视图详情页的“补数据”页签进行数据回补。 选择指标仓库中的指标“Indicator”作为异常检测数据，可在“AI辅助诊断 > 任务配置 > 异常检测 > 汇聚任务管理”页面进行数据回补。 选择Mppdb表“Other”作为异常检测数据，可在“运维数据开发
将生成的SHA256哈希值与“操作流程”区域展示的原始SHA256进行对比，验证文件的完整性。 如果两者一致，说明SDK包在下载过程中未被篡改或损坏；如果不一致，则说明存在问题，建议重新下载。
指标 选择在指标仓库已创建的指标，创建指标请参见在运维中心指标仓库创建指标。 维度列表 来自于指标的逻辑实体上的维度，选择异常检测需要对哪些维度做检测。 ALL维度列表 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。
解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，重新启动容器后观察是否恢复正常。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
如果是多个维度，可以拆成两个告警，原始表拆成多张表。 原始表的汇聚周期可以调大，比如原来是1分钟粒度汇聚，可以改为5分钟。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
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