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ModelA

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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GET方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的GET方法时使用 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/{project_id}/e

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PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 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 PATCH /v2/{project

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POST方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的POST方法时使用 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 POST /v2/{project_id

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PUT方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PUT方法时使用 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 PUT /v2/{project_id}/e

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DELETE方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的DELETE方法时使用 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 DELETE /v2/{proj

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Loss）是一种衡量模型预测结果和真实结果差距的指标，通常情况下越小越好。 一般来说，一个正常的Loss曲线是单调递减的，即随着训练的进行，Loss值不断减小，直到收敛到一个较小的值。以下给出了几种正常的Loss曲线形式： 图2 正常的Loss曲线：平滑下降 图3 正常的Loss曲线：阶梯下降 如果

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评估测评 通过评估任务、评估模型对测评工具、通用能力评估、岗位能力评估、能力项的管理进行测训一体。 入口展示 图1 入口展示 创建评估任务 操作路径：人才发展-评估测评-评估模型-新建 图2 新建评估任务 图3 填写评估任务信息&设置 图4 选择测评工具 测评进展跟踪 人才发展-

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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。 父主题： 智能场景

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租户在某一Region下的Project ID。 获取方法请参见获取项目ID。 evaluation_project_id 是 String 评估项目ID 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 从IAM服务获取的用户Token。

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有“待评估”状态的主机进行风险评估。 如果仅需要评估部分主机，可以在列表中勾选需要评估的主机；也可以通过上方的搜索框，根据主机名称、IP地址、所属平台、关联的应用等条件过滤列表中的主机资源，然后勾选需要评估的主机。勾选完成后，单击“批量评估”按钮，在弹出的对话框中确认待评估主机数

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调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚

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应用场景 某单位为了在重保期间做好安全保障工作，需要提前评估当前网络面临的安全风险，但资产对外暴露面过大，当前的排查方法效率低，且难以快速定位到最终对外开放的主机与业务，不能有效收敛攻击面。单位的网络覆盖面大，无法全面检查漏洞并精准修复。在保障期间总是依靠人员驻场对安全事件进行分

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行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户

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源数据库的访问白名单限制是否对UGO服务放行，各类型数据库添加白名单的方法不同，具体方法请参考各数据库官方文档进行操作。 源数据库设置的最大连接数限制，各类型数据库最大连接数控制的参数和修改方法不同，具体方法请参考各数据库官方文档进行操作。 检查数据库连接信息是否正确，包括提供的IP地址、数据库服务名称、用户名、密码等信息。

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删除评估项目 删除项目不可恢复，请谨慎操作。 被公安冻结的评估项目信息不能被删除，其他冻结类型可删除。 前提条件 评估项目的“项目状态”应为“完成 创建迁移项目”或“进行中 待确认目标数据库”、“已停止”，或者“失败”。 评估任务当前没有关联的迁移项目。 操作步骤 登录UGO控制台。

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NonCompliant：不合规 policy_assignment_id 评估结果对应合规规则的ID - policy_definition_id 评估结果对应合规策略的ID - evaluation_time 评估时间戳 - 如下JSON表示了一个不合规的评估结果： { "domain_id": "domainidforpolicy"

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创建评估任务 前提条件 已完成互联网暴露面授权。 已购买边界防护与响应服务专业版套餐。 背景信息 租户网络出口网关设备的IP对外暴露在公网上，可能存在安全隐患。互联网暴露面风险监测功能可以帮助租户统计网关设备暴露在公网中的IP，并识别其中存在暴露风险的端口或服务。 租户首次使用互

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数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 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

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of strings 需要评估的object类型列表。is_select_all_objects_type为false时必填。 响应参数 无 请求示例 创建名为best_UGO，源库为Oracle-11g，采集全部schema和全部支持的数据类型的评估项目。 POST https

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