产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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Kubeflow部署 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

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如何计算已使用实例个数？ APM中已使用实例个数是按照探针个数进行统计的。一个探针对应一个服务实例，您可以通过统计探针个数得到已使用实例个数，其中如图1所示的五种服务实例不统计为探针数。那么您在应用拓扑界面中看到的实例个数，减去不统计为探针数的实例个数，可得到探针个数，即计算出已使用的实例个数。

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“试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应的模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合的迭代信息、耗时、评估值、超参取值，并支持对每个超参组合重新加入训练。 图4 模型评估结果 在评分页签内选取一个评分最高的模型任务数据，记录其三个超参值。参考7~8，配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策

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效，即仅在hint所在的子查询中生效，在该语句的其它子查询中不生效。 guc_name表示hint指定的配置参数的名称。 guc_value表示hint指定的配置参数的值。 如果hint设置的配置参数在语句级别生效，则该hint必须写在顶层查询中，而不能写在子查询中。对于UNIO

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单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。 单击操作列的“任务详情”可以在弹窗中查看“训练信息”、“训练日志”和“指标效果”。 单击操作列的“更多 > 删除任务”，可以删除微调任务，但是微调获得的新模型不会被删除。 查看训练效果 启动模型微调任务后，在微调大师列

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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度

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当出现此错误时，一般情况是由于账号的配额受限导致的。 在自动学习项目中，启动部署后，会自动将模型部署为一个在线服务，如果由于配额限制（即在线服务的个数超出配额限制），导致无法将模型部署为服务。此时会在自动学习项目中提示“部署上线任务提交失败”的错误。 修改建议 方法1：进入“部署上线>在线服务”页面，将不再使用的服务删除，释放资源。

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当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。

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数${sex}的时候，[]括起来的语句在执行时将被忽略。 后端服务请求携带了参数id=88，可选参数sex没有携带，则执行SQL语句： select * from table01 where id=88; 后端服务请求携带了参数id=88和sex=female，则执行SQL语句：

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海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

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调节sensitivity敏感度参数，可以使小幅度下降的异常不告警，针对阈值线过紧的情况，图1的异常通过敏感度调节不了，因为阈值线相对是合理的 配置count_threshold参数，如果不关注请求量很少的异常，可以配置该参数，建议非必要情况下不要配置该参数，可能会出现遗漏告警的情况。 毛刺告警

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定是否为HSS预置的诱饵文件。 诱饵文件不会对您的业务产生影响，也不存在任何的恶意行为，若将诱饵文件删除，HSS将无法诱捕新型未知的勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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注册业务模型和技术模型之间的关系 概述 注册业务模型和技术模型之间的关系是指注册业务模型中的逻辑实体和实体属性，即将资产目录中创建的业务模型和模型采集到的技术模型进行映射关联。将本身不可读的表、字段、API等信息全部转化为带有业务语义的模型，让各个部门、各个系统、各个开发者在用数

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如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。

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提示 通信告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。 对系统的影响 如果动态创建的IKE Peer的个数达到规格上限，则用户新建不成功。 可能原因 动态创建的IKE Peer的个数达到门限80%。 处理步骤 请检查与总部进行互联的IKE对等体是否过多，是否存在非法接入。

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