满足差异化需求。 AI原生应用引擎 提供AI原生应用开发引擎，包括RAG、Agent等应用框架，零码态和全码态的开发形态，降低AI原生应用开发门槛、提升开发效率。支持客户打通自己的业务能力API，将大模型的能力结合进入自己的业务链路。 提供支撑AI原生应用运行的整套模型工具链，包

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）” 在配置确认页面中，单击“创建执行计划”。 图4 配置确认 在弹出的创建执行计划框中，自定义填写执行计划名称，单击“确认”。 图5 创建执行计划 等待执行计划状态为“生成成功”后，单击“执行”，并且在弹出的执行计划确认框中单击“执行”。 图6 执行计划 图7 执行计划确认 等

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必填。下拉选择该用例的重要程度。 描述 自定义对于该用例的描述信息。 前提条件 自定义输入执行该用例的前提条件。 预期结果 输入该步骤执行后的预期结果。 用例附件 上传该用例需要用到的关联文件。 图2 新建性能自动化用例 编写脚本入口。 完成上一步后，在弹窗中点击【确定】，开始编写性能自动化脚本。

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重命名自动化任务 自动化任务创建成功后，支持修改自动化任务名称。 重命名自动化任务 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 单击页面右上角的，进入自动化页面。 在自动化列表中，单击自动化任务后的，选择“重命名”。

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开通自动化运维 开通自动化运维时，因为不同区域是互相隔离的，对于不同的区域（例如：华北-北京一、华南-广州等），您需分别进行开通操作。 用户首次登录开通自动化运维，需要添加Security Administrator角色，后续使用自动化运维服务则不需要此角色权限。 自动化运维功能

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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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。 ModelArts自动

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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algorithm_names Array of strings 该算法类型下所有算法的名称。 请求示例 查询自动化搜索作业支持的yaml配置模板的信息 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/yaml-templates

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自动化部署步骤 Landing Zone解决方案的实施需要进行大量的手工配置，比如新增一个子账号就需要为该账号创建对应的VPC、子网、ACL、安全组，开通 CTS ，创建各种必要的云资源，配置安全基线等。所以需要自动化Landing Zone的配置工作，华为云推荐使用业界主流的资源编

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cket 选择已创建的委托。 图4 资源栈设置 在配置确认页面中，单击“创建执行计划”。 图5 配置确认 在弹出的创建执行计划框中，自定义填写执行计划名称，单击“确认”。 图6 创建执行计划 等待执行计划状态为“创建成功，待部署”后，单击“部署”，并且在弹出的执行计划确认框中单击“执行”。

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按照审核人员预留的信息进行通知。设置审核人员信息详细操作请参考编辑用户信息操作步骤。 不通知：不进行通知。 默认 IAM权限委托 用户授权云运维中心执行作业所能够使用的权限范围。 ServiceLinkedAgencyForCOC 单击“确认”。 完成补丁自动化任务创建。单击上方

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据集的标注质量。用户可以针对不同的数据集灵活地选择对应的标注项，还可以自定义选择多人标注、审核以及标注任务移交。针对文本和图片类数据集，平台还提供AI预标注功能。利用盘古大模型的智能能力，显著降低人工标注的工作量和成本，从而显著地提高标注效率。 数据评估：平台支持对处理后的文本、

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发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）

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00。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长队。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题： 配置类

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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获取自动化搜索作业yaml模板的内容 功能介绍 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec

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Kubeflow的诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，

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在0代码修改的基础下，实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤： 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。

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