统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标或自定义指标。您可以单击添加指标，单击该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率

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动执行效果评估作业。 指标类型 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标或自定义指标。您可以单击添加指标，单击该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名：用户指定参数别名应用于指标公式。

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默认开启调度。开启调度后，默认每天凌晨00:05开始执行。您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。 指标类型 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标。您可以单击添加指标，单击该指标后的删除指标。 点击PV率 点击UV率 效果评估作业运行完成之后会在页面下方生成评估结果图表，方便您查看近期的评估效果。

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D CS 常用的监控指标 本章节主要列举Redis的常用监控指标。 表1 常用监控指标说明 指标名称 说明 CPU利用率 该指标统计的是每个统计周期（分钟级就是每1分钟，秒级就是每5秒）内的最大值。 如果是单机和主备实例，支持查看实例级别的CPU使用情况。 如果是Proxy集群实例，

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在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景

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效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：

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job_description 否 String 作业描述，最大长度256字符。 online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。

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I接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估（可选） - 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估

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I接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估（可选） - 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估 父主题： 基础问题

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选集。当在线服务运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 离线作业功能说明 表1 功能说明 离线作业 说明 详细指导 组合作业 组合作业作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 组合作业 数据质量 数据质量是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据或者通用格式数据检测输入数据是否合法。

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 获取推荐结果 （可选）效果评估 - 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 效果评估 父主题： 用户指南（旧版）

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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训练作业完成后，可以通过平台提供的评估指标评估模型的效果，查看模型指标步骤如下： 使用最终租户登录ModelArts Studio平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”。 单击训练完成的模型，可在“训练结果”页面查看详细的模型效果评估指标，各指标说明见表1。

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exec.reducers.max Hive提交的MR任务中reducer的最大个数。 999 hive.server2.thrift.max.worker.threads HiveServer内部线程池，最大能启动的线程数量。 1000 hive.server2.thrift.min

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Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助

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常用操作 登录eBackup 管理eBackup服务器 管理用户 管理证书 配置系统时间&时区 配置浏览器 父主题： VMware备份

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