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在使用CDM迁移作业的时候需要配置清空历史数据，然后再做迁移，可大大降低任务失败的概率。 父主题： 故障处理类
Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
问题分析 该报错大概率是资源配额不足导致作业执行失败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景，基于企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。
排查思路 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。 如果解决完某个可能原因仍未解决问题，请继续排查其他可能原因。
order_by=-createTime (Caused by ResponseError('too many 429 error responses')) 报错信息显示由于接口调用过于频繁，被流控，此时通过将limit参数的取值设置大一些提高接口的时延，并减少调用的次数，就可以降低被流控的概率
数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。
解决方案 SSH连通性检查可能有较低概率因为网络波动检查失败，请您优先重试升级前检查； 若重试检查仍无法通过检查，请您提交工单，联系技术支持人员排查。 父主题： 升级前检查异常问题排查
解决方案 SSH连通性检查可能有较低概率因为网络波动检查失败，请您优先重试升级前检查； 若重试检查仍无法通过检查，请您提交工单，联系技术支持人员排查。 父主题： 升级前检查异常问题排查
Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。
RCR UB-tree可见性机制 支持索引数据的多版本管理及可见性检查，能够自主鉴别旧版本元组并进行回收，同时索引层的可见性检查使得索引扫描（Index Scan）及仅索引扫描（IndexOnly Scan）的概率大大提升。
场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最合适的，因此需要进行微调。
故障现象 在使用containerd容器引擎场景下，拉取镜像到节点时，概率性缺少镜像层，导致工作负载容器创建失败。
高频呼叫会导致固话号码（业务号码）出现区域概率性拦截，影响号码可用性。建议您有效管控呼叫频次，避免因此导致的呼叫拦截。 父主题： 产品咨询类
默认值：off 列存轻量化UPDATE与后台列存AUTOVACUUM并发会小概率报错，可以通过ALTER TABLE设置表级参数enable_column_autovacuum_garbage为off来避免。
天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍
LoRA 局部微调（LoRA）是一种优化技术，用于在深度学习模型的微调过程中，只对模型的一部分参数进行更新，而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间，同时保持或接近模型的最佳性能。
EulerOS 2.9内核缺陷导致虚拟机卡住 故障现象 EulerOS 2.9节点上，由于内核存在调度相关的社区问题，有低概率会触发死锁，表现为虚拟机卡住。
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