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测试设计的目的是明确测试活动的范围、测试目标和测试方法，能够指导测试执行过程的开展，从而规范测试行为。 请参见测试设计。 测试用例 测试用例是对一项特定的软件产品进行测试任务的描述，体现在测试方案、方法、技术和策略。其内容包括测试目标、测试环境、输入数据、测试步骤、预期结果、测试脚本等，最终形成文档。
可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要根据具体情况进行调整，以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。 测试数据比例 填写测试数据比例。如果填为0，则任务不执行测试阶段。 测试数据比例是指模型训练结束之后，用于测试模型训练效果的数据在完整数据集中所占的比例。
开发 > 测试评估”，进入“测试评估”页面。 在“测试评估”页面的“总体测试结论”区域，单击右侧“编辑”。 在“编辑总体测试结论”页面，可添加测试报告文件以及编辑评估说明（其中的“总体测试结论”由所有测试类型的结论决定，不可编辑，所有单项测试类型都通过或不涉及，总体测试结论才会通
开发 > 测试评估”，进入“测试评估”页面。 在“测试评估”页面的“总体测试结论”区域，单击右侧“编辑”。 在“编辑总体测试结论”页面，可添加测试报告文件以及编辑评估说明（其中的“总体测试结论”由所有测试类型的结论决定，不可编辑，所有单项测试类型都通过或不涉及，总体测试结论才会通
测试版本 在AppStage开发中心为版本制定测试计划 在AppStage开发中心创建缺陷 在AppStage开发中心进行版本测试评估
AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 使用模型微调训练好模型后的新模型只能通过模型部署（创建模型服务）上线，无法下载至本地使用。 父主题： AI原生应用引擎
需要个性化定制模型或者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预置的部分模型作为微调前基础模型，也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。
产品特性和功能在测试验证阶段发现的问题，可以使用缺陷单进行跟踪，对于发现的缺陷进行记录、跟踪、分析和解决，确保产品质量。 缺陷管理是开发中心集成需求管理（CodeArts Req）服务中“缺陷（Bug）”相关的能力，缺陷管理严格把控缺陷提出、分析、修复、测试、验收、关闭的完整流
我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 用户个人创建的数据集是属于个人账号下的专属数据，未经本人许可不会被其他人员查看到，且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题： AI原生应用引擎
创建或关闭告警进行模拟测试 监控服务支持手动创建或关闭告警，对告警的其他规则进行模拟测试。 创建告警：快速创建告警，创建的告警与生成上报的告警流程相同，可以用来测试创建的告警升级规则、告警修复规则、值班组等是否正确生效。 关闭告警：关闭已创建的告警，手动恢复该告警。 前提条件 已
用场景下的经验或者训练语料而总结出一些优质的提示语组成结构，将其抽离成为一种模板，支持测试、一键快速复制及收藏等。在模型调测时引用提示语模板，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。 测试提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。
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，同时支持将平台预置模型进行微调后，部署为模型服务，模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通
解技术显著减少了微调所需的参数，降低了微调过程中所需的存储和计算资源，可灵活地运用于不同的预训练模型和任务。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情况。通过观察Loss曲线，可以了解模型的收敛效果、参数的敏感性和有效性。
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ 进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
Adaptation，低秩适应，它是一种技术，将预训练模型权重冻结，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层，大大减少了下游任务的可训练参数数量。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情
查任务，自动创建训练数据表，并且参数均为默认参数。 图3 任务状态 任务配置完成后该任务会显示在任务列表，单击任务所在行“操作”列的“基础”，单击“字段配置”，参考表5修改基础数据，获取维度值。 参考步骤四：配置训练模型配置异常检测算法模型，并进行模型训练。 训练的汇聚任务可以选择左侧导航栏“AI辅助诊断
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。
固定阈值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
Agent问答的时候没有回答 思考模型没有配置鉴权，或者鉴权失效了，可以通过模型调测功能测试思考模型是否正常，具体操作请参见调测/体验模型。 父主题： AI原生应用引擎
施的方法。它强调一致，可重复的供给和变更系统及其配置。当代码发生变更后，可以进行自动化测试，测试完成后可自动化的应用变更到运行系统中。使用基础设施即代码的方法，可以使用敏捷工程的优秀实践（如测试驱动开发，持续集成，持续发布）来更加快速安全的变更基础设施。 IaC3.0支持的部署模式
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