包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的

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训练epoch数 优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 lr_scheduler_type 学习率调度方法 调整学习率的方法，用于在模型训练时动态调整学习率。 target_modules LoRA微调层 LoRA微调的layer名关键字。 baichuan系列：down_proj,gate_proj

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全量微调：在模型有监督微调过程中，对大模型的全部参数进行更新。这种方法通常会带来最优的模型性能，但需要大量的计算资源和时间，计算开销较高。 局部微调（LoRA）：在模型微调过程中，只对特定的层或模块的参数进行更新，而其余参数保持冻结状态。这种方法在很多情况下可以显著减少计算资源和时间消耗，且依旧可以保持较好的模型性能。

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网关配置仅出站的单向连接。 流量过滤。使用防火墙、ACL控制内部和外部网络之间的访问流量以及内部网络中敏感区域的输入及输出流量，并对所有网络流量进行检查，阻止与已制定安全标准不相符的流量，以避免系统组件受到来自不可信网络的非授权访问。 使用应用负载均衡时，七层负载均衡更换为安全的证书。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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案例：调整局部聚簇键 局部聚簇 (Partial Cluster Key，简称PCK)，列存储下一种通过min/max稀疏索引实现基表快速扫描的索引技术。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。PCK适用于列存大表点查询加速。 优化前 创建一个

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，是否存在倒针，PM模块连接器是否故障。 如果是，请执行步骤2。 如果否，请执行步骤3 根据以下情况执行相应的操作。 如果PM模块没有插稳，则插稳故障PM模块。 如果背板倒针则不要插入新PM模块到此故障槽位，同时联系技术支持工程师。 如果仅PM模块连接器故障，则更换PM模块。 如果PM模块不是刚插入，则步骤3。

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ALM-303046409 电源局部功能失效 告警解释 ENTITYTRAP/3/TRAPID_ENTITY_POWER_FAIL:OID [OID] Power become failure.(EntityPhysicalIndex=[INTEGER], PhysicalName=\"[OCTET]\"

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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会显示在模型导航栏的“选择资产”区域，逐层展开查找并选择您关心的资产，您也可以在搜索框内指定资产名称直接查找。 图1 选择资产 资产局部路径置顶 为方便资产的选择查找，在模型导航栏的“选择资产”区域，针对资产树的非叶子节点，提供资产的局部路径置顶功能，置顶后只展示资产树的所选路径

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ALM-303046917 单板局部功能失效 告警解释 ENTITYTRAP/2/BOARDFAIL: OID [OID] Board become failure for some reason.(Index=[INTEGER], EntityPhysicalIndex=[INTEGER]

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ALM-135462996 单板局部功能失效 告警解释 The board partially failed. (EntPhysicalIndex=[EntPhysicalIndex], EntPhysicalName=[EntPhysicalName], EntityType=[EntityType]

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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er条件。 试着给两个表的acct_id列增加局部聚簇键，然后对两张表执行VACUUM FULL，使局部聚簇生效。调整后性能得到提升。 父主题： 实际调优案例

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f_ev_dp_kdpl_zhminx表修改为列存表，然后在yezdminc列上建PCK（局部聚簇），并设置PARTIAL_CLUSTER_ROWS=100000000。执行计划优化为： 此方法实际是靠牺牲数据导入时的性能来提升业务查询性能。 此方法导致局部排序的元组数增加，需要增大psort_work_mem来提高排序效率。

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serdes-mode命令配置MultiGE接口工作的频点模式。 132283 频点模式不足导致接口无法UP。 请确认告警中接口所连接的设备是否可以迁移至交换机的其他接口。 是，=>2 否，=>3 将告警中接口所连接的设备迁移至交换机的其他接口，检查设备是否仍然打印该告警。 是，=>重复执行步骤2 否，=>结束 重新执行port

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