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举例:根据关键词或主题自动生成诗歌、推广文案、报告、故事等。 图2 内容创作 分析控制 针对数据分析和业务智能部门,利用先进的数据分析工具和算法,从海量数据中提取有价值的信息,帮助企业做出基于数据的决策。包括客户行为分析、市场趋势预测、以及优化业务流程等。帮助企业提高运营效率,降低成本,同时为客户提供更加个性化的服务。
模型微调任务是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成。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。操作本步骤前请确保以下两点: 已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。
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
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
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
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
可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 LLM 大语言模型(Large Language Model,简称LLM)是通过深度学习技术训练的人工智能模型,具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供
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。 预估维度数 当算法类型选择固定阈值时,可以预估维度数量。 配置完成后,单击“保存”,弹出任务状态窗口,如图
一站式智能化运维平台,助力企业提升运维质量、效率与可靠性。 以应用为运维对象,支持应用上下线变更、可靠&可用性、成本等管理。 应用全栈全链路数据可观测,使用AIOps算法支撑应用自动化灰度变更、故障智能化诊断与恢复等场景。 应用生命周期数据可视化,避免数据孤岛。 全自动化 无人值守变更,帮助企业提升运维效率。
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
组件库包含基础组件、图表组件、高级组件,单击对应组件名称,即可查看该组件内的全部组件。 画布上显示标尺,在画布最下方,可设置画布的宽高、背景图片及颜色、置空背景、放大、缩小、自适应、缩略图导航、组件对齐方式,也可以手动输入画布的缩放比例,撤销与恢复在画布中对组件的操作。 在左侧“图层”下,为组件设置显示效果,操作图标解释请参考表1。
配置基本属性,不同模板基本上属性不同,具体请以界面为准。这里以“基础柱状图”为例,参数说明如表2 参数说明所示。 表2 参数说明 参数 说明 移动端自适应 根据需求开启或关闭。 适配宽高 当“移动端自适应”开关打开时,显示此参数。 设置移动端的宽高。 内边距 可以根据实际需要调整卡片上下左右的间隔,最小值为0。 标题
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。 预估维度数 当算法类型选择固定阈值时,可以预估维度数量。 配置完成后,单击“保存”,弹出任务状态窗口,如图
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。 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: 配置并管理告警
单击“打开编辑器”,手动增加一个空的维度值,单击“Save”。 单击维度“列名”后的减号,删掉新增的空维度,单击“确认”。 在异常检测任务模型配置的“算法配置”页面,查看“输出表名”改为新的系统自动创建的输出表。 在异常检测任务模型配置的“训练配置”页面,单击“立即训练”。 父主题: 异常检测Judge定时任务失败
可以自主地发现问题、设定目标、构思策略、执行任务等。 LLM 大语言模型(Large Language Model,简称LLM)是通过深度学习技术训练的人工智能模型,具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供
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。 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
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。 AK/SK申请 使用具有管理员权限(admin)账号登录到WiseAgent主
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。
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