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数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心
space。 维度数据问题，存在特殊字符，或者数据量和维度值数量较大。 解决方法 检查judge配置中“Dynamic Resource”按钮是否是打开状态，需要打开按钮。 在异常检测任务基础配置的“字段配置”页面，在维度的“维度值”中检查告警维度值是否存在特殊字符。 通过正则匹配和阈值限制降低维度值数量。
新建模型失败 问题描述 新建数据模型时，提示保存失败。 处理方法 检查数据模型度量数据的“聚合类型”函数设置是否合理，比如“聚合类型”设置为求和“sum”函数，这种情况会导致数据建模保存报错。 父主题： 运营中心
应用数据接入周期性任务运行失败 问题描述 应用数据接入时，执行周期性任务，提示运行失败。 处理方法 检查数据文件是否按照要求放在pt_d=****/pt_h的文件夹下面。 父主题： 运营中心
在WiseDBA中采集数据库元数据 数据采集功能用于定期采集数据库元数据，如数据库名、表名、数据量、占用空间等，采集到的元数据保存到WiseDBA中，便于用户在实时诊断功能中查看数据库空间使用情况。 使用须知 RDS for PostgreSQL数据库不支持数据采集。 开启数据采
应用指标摸板库生成指标运行失败 问题描述 应用指标摸板库生成指标时，提示运行失败。 处理方法 检查选择的数据源和应用的模型是否匹配。模型对选择的数据是有要求的，数据源和模型之间不匹配，将导致指标运行失败。 父主题： 运营中心
user request错误提示，如下图： 可能原因 原始表数据量过大（超过500万），查询本次judge数据的SQL在10秒内没有执行完，后台mpp监控程序取消了本次查询。 解决方法 减少原始表数据量。 减少原始数据量，比如ttl可以减半。 如果是多个维度，可以拆成两个告警，原始表拆成多张表。
AK/SK填写错误 问题描述 应用数据接入时，提示保存失败。 处理方法 检查参数AK/SK填写是否正确，是否已经过期。 父主题： 运营中心
预估日志量(GB/D) 预估每天的数据量，单位为GB，默认为1GB每天。 分区数 Topic的分区数默认为6个，不可修改。 副本数 每个Topic设置副本的数量，Kafka会自动在每个副本上备份数据，当其中一个Broker故障时数据依然是可用的，副本数越大可靠性越高。 该参数设置为1时，表示只有一份数据。
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
在WiseDBA中采集数据库元数据 数据采集功能用于定期采集数据库元数据，如数据库名、表名、数据量、占用空间等，采集到的元数据保存到WiseDBA中，便于用户在实时诊断功能中查看数据库空间使用情况。 使用须知 RDS for PostgreSQL数据库不支持数据采集。 开启数据采
执行时间 当“调度类型”选择“定时调度”时，需配置此参数。 设置每日执行时间。 立即执行 当“调度类型”选择“定时调度”时，需配置此参数。 选择是否立即执行。 单击“提交”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中，创建数据集完成。 步骤二：创建模型微调流水线 模型微调任务是指
切换offering，服务名和微服务名没有发生变化，是否需要重新注册？ STS是按照 （服务+微服务）的粒度注册微服务的，不会保存offering信息，因此如果只是切换offering，服务名和微服务名保持不变，那么在STS上不用做任何操作，可以直接使用之前注册的微服务。 父主题：
服务或微服务改名了，是否需要删除原来的服务/微服务，注册新的服务/微服务？ STS现在已经支持了自动感知业务服务、微服务改名的信息，会自动将服务名、微服务名变更为最新的服务名、微服务名，并保持密钥、敏感配置、ACL等信息不变。但并不是业务改名后立即就会感知到，会有一段同步时间，大约10-15分钟左右。
在MPPDB表管理中检索告警原始表，查看表字段名是否与告警指标字段一致。 在MPPDB汇聚中新建任务，查询对应指标字段数据是否为空。 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
可以通过比较平均访问时长和人均浏览页面数的数据来了解用户的使用习惯，比如用户是否喜欢浏览更多的页面，是否喜欢花更长的时间在网站或APP上等。 可以通过这些指标来评估网站或APP的用户体验，比如用户是否喜欢在网站或APP上停留更长的时间，是否对网站或APP的内容感兴趣等。 父主题： 指标模板库介绍
supported between instances of 'str' and 'float'提示。 解决方法 检查告警原始表指标字段的类型配置是否正确。 例如请求量指标错误配置为varchar类型，应该是数值类型，需要在MPPDB表管理中，将对应表字段类型调整正确。 父主题： 异常检测Judge定时任务失败
告警原始表中存在大量空值或者表无数据。 解决方法 在MPPDB汇聚中新建任务，查询告警原始表中数据是否正常。 检查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。 修复异常后执行补数据操作。 选择指标仓库中的视图“Warehouse”
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，也可以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
化。 索引分析：检查表的索引使用情况，确定是否存在缺失的索引或不必要的索引，以提高查询性能。 锁分析：查看当前数据库中的锁情况，识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析：监测数据库的内存使用情况，包括缓冲池、排序缓存等，以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。 硬盘使用分析
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