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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。
什么是AppStage开发中心 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
产品优势 一站式平台 面向应用全生命周期管理提供一站式能力。提供从开发、部署、运维和运营全场景全生命周期管理。 统一的应用基础信息管理,支持开发、部署到运维阶段信息共享和消费,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
续费 续费概述 手动续费 自动续费
配置管理 本章介绍如何通过IaC代码描述配置信息,支持私有配置和公共配置两种类型。 IaC3.0公共配置集模型与私有配置项绝大部分字段参数一样,具体请参见表1。 表1 配置管理字段说明 参数 是否必选 类型 说明 格式校验 name 是 string 配置集名称 私有配置集:服务环境下name唯一。
erties,这样在执行此任务时,这些properties的值就会去覆盖你在resources.yaml下定义的资源参数。 父主题: 应用平台IaC部署代码开发
username@server-ip:/path // 传输文件到VM 之后即可在VM端查看拷贝的文件,或下载到本地查看。 父主题: 运维中心微服务平台
附录 状态码 错误码 知识数据集请求参数说明
安全 责任共担 更新管理 认证证书
otherConfig String 否 其他配置。 elbReferences List<ElbPoolConfig> 当所关联slb实例为平台管理模式时必传 当所关联slb实例为自管理模式时非必传 Elb关联列表。 表3 ElbPoolConfig 参数名 类型 是否必选 说明 name
转发策略配置 本章介绍通过IaC进行转发策略配置的管理,包括监听下的转发策略、健康检查、后端服务器及动态路由管理。对应的资源类型为WiseCloud::LoadBalancer::SLB::RouteRule。 表1 转发策略配置字段说明 参数名 类型 是否必选 说明 listenerGroupName
SLB实例配置 本章介绍通过IaC进行SLB实例配置的管理,包括nginx.conf,url重写/重定向,内网段,降级,黑白名单,流控,其他配置以及自定义lua配置,对应的资源类型为WiseCloud::LoadBalancer::SLB::Config。 SLB实例配置 表1 SLB实例配置字段说明
业务需求使用AppStage提供的一系列常用实践。 表1 常用最佳实践 实践 描述 一站式应用开发、应用托管以及应用运维 介绍如何使用应用平台AppStage一站式功能,完成基于应用维度提供的开发、测试、版本发布、托管部署、运维监控的全场景全生命周期管理。 基于运维数仓的数据开发与应用
排管理,自定义报表管理,作业平台操作。 服务使用的公有云服务的操作权限。 弹性网络服务(ERS)、主机管理服务(VMS)的只读权限。 查看服务的监控大盘和业务报表、调用链、日志检索、告警和事件(含处理权限)。 负载均衡(SLB)、部署服务、微服务平台(NUWA)、数据库治理(WiseDBA)的服务运维操作权限。
灰度服务配置 本章介绍通过IaC进行灰度服务配置的管理,包括灰度规则的管理及灰度阶段切换。对应的资源类型为WiseCloud::LoadBalancer::GrayConfig。 灰度比例转换为pod个数是通过向下取整法,例如:共6个pod,如果灰度比例配置为10%,灰度pod个数则为6
提供Agent运行需要的环境资源,并对Agent进行管理(20实例) 实例包数量 可购买的实例包数量为1~100个。 推理单元包周期 将基础或者预训练后的模型部署为在线服务时使用的算力单元,通过购买推理单元实现服务QPS扩容。 实例数 可购买的实例数量为1~50个。 AI原生应用引擎基础版
华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构(ISO/SOC/PCI等)的安全合规认证,用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求,具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外,华为云还提供了以
NUWA Container 参数配置说明 配置demo 错误码说明 父主题: IaC资源参数介绍
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。 上限 当算法类型选择固定阈值时,需要设置上限。
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