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如何在工作流中定制逻辑实现特定任务，比如时间格式转换、数组对象的push等 工作流提供了Code代码节点，通过Code代码节点可以在工作流中编写Python代码，根据具体需求定制逻辑以实现特定的任务，如图1所示，具体介绍请参见Code代码。 图1 Code代码节点配置 时间格式转换代码示例： # -*-
API将变量传递到工作流？ 创建Agent时配置变量，如图1所示，具体操作请参见创建并发布Agent。 图1 配置变量 在配置工作流时，选择引入变量，根据Agent中定义的变量类型（一般变量或敏感变量）来设置工作流的入参，如图2所示，具体操作请参见创建工作流。 图2 引入变量 通过
该执行动作无输出参数。 变量赋值 使用变量赋值前需进行变量的定义，即在“初始化变量”动作定义完成后，变量赋值的侧边栏参数“变量名”的下拉列表中才能选取到参数。在变量名的最右侧会展示变量的类型。 输入参数 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
参，即传递给函数的实际值。支持输入参数或选择前序节点的输出作为输入。 图1 Code代码节点输入 输出：Python代码的函数中定义的每个变量都可在后置节点中引用。 图2 Code代码节点输出 父主题： AI原生应用引擎
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。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 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
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。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 本章节介绍如何使用快速配置功能一步创建异常检测任务。 快速配置异常检测任务
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
提示语适用的任务类型，包括： 对话问答 NL2SQL 多模生成 任务规划 文案生成 功能调用 代码生成 全功能 标签 为提示语选择标签分类。可从以下几个维度选择（支持多选）： 行业 适用领域 通用 变量标识符 用户可选择以下符号标识提示语内容中的变量。 大括号{} 双大括号{{}} 中括号[]
调测/体验模型 通过调测模型，可检验模型的准确性、可靠性及反应效果，发现模型中存在的问题和局限性，确保模型能够在实际应用中正常运行，并且能够准确地预测和处理数据。 支持对我的模型（我部署的、我接入的）、我的路由策略、平台资产中心预置的部分模型以及模型服务商提供的模型进行调测。 前提条件
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 长时间掉0告警只针对请求量类指标，特点是阈值线为0，测量值长时间掉0，如图5所示。 图5 长时间掉0告警 告警进入条件：历史同时期没有掉0，或者掉0时间持续28分钟。
judge长时间处于SUBMIT状态直至失败 问题现象 judge记录一直处于提交未执行SUBMIT状态，直至失败FAIL。 可能原因 后端任务内存溢出，可以在训练日志中的ad-agent日志找到报错java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space。
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。
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，当变量值较多时，产生的维度数超过了2000个。需要将该类型的接口归为一个维度，可以使用正则匹配， 在源头清洗数据，将这种URL类型接口清洗成一个维度。
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。
以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 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
击对话输入框中的，通过语音输入问题。 如果创建Agent时，使用配置变量的方式实现了记忆能力，在使用Agent时会自动识别对话与变量匹配的内容，自动更新变量取值，选择页面右上角的“记忆 > 变量”，可以查看变量使用效果。 如果创建Agent时，开启了“片段记忆”，在使用Agent
态、全局变量、全局状态。 查看状态 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发 > 数据库治理”。 选择左侧导航栏的“实时诊断”。 在左侧树中选择目标数据库类型以及目标节点，选择“状态”页签。 选择“Innodb引擎状态”、“全局变量”、“全局状态”子页签，可以查看相关信息。
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。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。 下限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置下限。
态、全局变量、全局状态。 查看状态 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“微服务开发 > 数据库治理”。 选择左侧导航栏的“实时诊断”。 在左侧树中选择目标数据库类型以及目标节点，选择“状态”页签。 选择“Innodb引擎状态”、“全局变量”、“全局状态”子页签，可以查看相关信息。
以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 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
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