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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 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部
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。
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。
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 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部
通过调整模型参数对异常告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，导致预测的数据不够准确，出现误告警，可以通过调整模型参数，对生成的异常告警进行调优。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 调优配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。
表示模型输出的最大token数。 温度 简称temperature，较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定。建议该参数和“多样性”（top_p）只设置1个。 多样性 简称top_p，影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。建议该参数和“温度”（temperature）只设置1个。
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。
平台在资产中心预置了提示语模板，同时也支持用户根据需求自定义创建提示语。在模型调测时引用创建的提示语模板，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。 前提条件 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。
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，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确
配置服务扩展信息 开发中心深度集成CodeArts服务的功能，需组织管理员或项目经理对当前服务关联CodeArts项目，后续的服务开发过程中才能正常使用CodeArts服务的代码托管、流水线、编译构建功能；同时在服务配置页面，可查看当前服务的基础信息（如所属产品、所属部门、服务状态等）。
异地协作，是沉淀行业通用能力，结合华为优秀实践，为产业上云及行业SaaS构建的竞争力底座。 开发应用主要使用AppStage的开发中心，其深度集成CodeArts的功能，购买AppStage后需开通CodeArts后才能使用开发中心，请在AppStage购买页面根据页面提示，前往开通CodeArts地址进行开通。
输出最大token数 表示模型输出的最大长度。 温度 较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定。建议该参数和“多样性”（top_p）只设置1个。 多样性 影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。建议该参数和“温度”（temperature）只设置1个。 存在惩罚
为什么使用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，掌握和处理项目全量信息，支
的汇报和运维成果展示。 降低运维成本：AppStage运维中心沉淀了华为在运维领域的管理经验，基于人工智能技术提供数据分析，优化资源配置，预测未来需求，以降低IT资源成本。企业将应用迁移至华为云后，通过AppStage运维中心来自主管理和运维，可以自然使用上述能力获得成本优势。
简称max_tokens，表示模型输出的最大长度。 温度 简称temperature，较高的数值会使输出更加随机，而较低的数值会使其更加集中和确定。建议该参数和“多样性”（top_p）只设置1个。 多样性 简称top_p，影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。建议该参数和“温度”（temperature）只设置1个。
如表2所示。 表2 推理模型参数配置说明 参数名称 参数说明 最大token数 影响推理返回内容的最大长度，取值范围：1-10000。 温度 影响结果的随机性，取值越大，随机性越高，取值范围：0-2.0。 多样性 影响结果的多样性，取值越大，结果的多样性越强，取值范围：0-1.0。
告警信息发送时展示的名称，可以设置告警名称或告警中文名称。 阈值类型 设置判断阈值类型。 upper：数据高于模型预测上限值时产生告警。 lower：数据低于模型预测下限值时产生告警。 both：数据介于模型预测值之间时产生告警。 阈值类型配置需根据模型配置中的“metric_type（指标类型）”进行选择，如下所示：
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，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确
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