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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分类阈值，二分类场景下可设置，支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集，species列代表鸢尾花种类，共有Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virginica三种类别，每种类别样本数量为50。

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相应的前驱实体。 训练集 训练集是指在机器学习和模式识别等领域中，用来估计模型的数据集。 消费侧权限 消费侧权限是指一个租户在数据服务中除了Data Operation Engineer或Data Owner角色的其他用户及其他租户下的所有用户，对于数据集具有浏览、查询、订阅和下载已发布数据集的权限。

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oc 数据集参数配置 数据集超参 配置数据集实例的超参。 通过调用SDK（get_hyper_param）获取数据集相关的超参，包括训练数据集实例、测试数据集实例等。数据集超参支持输入多个，可以通过“增加”和图标，来增加或删除运行超参。 详细SDK说明，请在模型训练服务首页右下角的浮框中，依次单击“帮助中心

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-cli和redis-benchmark测试工具介绍 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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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

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务组合的复杂场景测试，测试完成后会为您提供专业的测试报告呈现您的服务质量。 通过简单的四步操作，您就可以完成一次性能测试。 表1 使用流程 1. 准备资源组 2. 创建测试工程 3. 创建测试任务 4. 查看测试报告 准备运行性能测试的测试资源组。 说明： 测试资源组包含共享资源

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性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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表格。 不同业务模型说明请参见表1。 测试实例类型：集群，规格：4U16GB，测试并发数：20，执行100万次，计算平均值 表3 测试数据 测试模型 OPS（单位：queries/sec） 平均时延（单位：ms） 最小时延（单位：ms） 最大时延（单位：ms） high-cpu-all

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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端到端场景案例介绍 机器学习端到端场景 服务更新场景 父主题： 如何开发Workflow

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项目ID，用于资源隔离。请参见获取项目ID。 qabot_id 是 String 机器人标识符，qabot编号，UUID格式。如：303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法： 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数

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在线测试 我部署的对话推理服务API在线测试 我部署的向量化推理服务API在线测试 父主题： API

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64bit位版本。由于压测工具需要安装额外的编译工具，建议E CS 绑定弹性IP。 测试工具 Sysbench是一款基于LuaJIT的，模块化多线程基准测试工具，常用于数据库基准测试。通过内置的数据库测试模型，采用多线程并发操作来评估数据库的性能。了解Sysbench更多详情，请访问https://github

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在“编辑总体测试结论”页面，可添加测试报告文件以及编辑评估说明（其中的“总体测试结论”由所有测试类型的结论决定，不可编辑，所有单项测试类型都通过或不涉及，总体测试结论才会通过），如图1所示，编辑完成后单击“确定”即可。 图1 编辑总体测试结论 管理单项测试结论 在“测试评估”页面选

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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API测试 通过导入API生成测试用例，快速实现API测试覆盖。 使用场景 API上线后，测试API连通性，以及通过定时测试任务来保障API稳定且长效运行。 前提条件 对应实例已绑定弹性IP地址。 已开通测试计划。 操作步骤 登录ROMA API控制台。 在控制台单击，选择区域，在“ROMA

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