参数名称：参数级规则的参数名。 限流阈值：默认的参数阈值，如果没有指定参数值，都按该阈值进行流控。 单击新增参数列表前的，单击“新增参数值”，可以为参数配置多条参数值。 参数值：参数级规则的参数值。 参数阈值：指定的参数值按该阈值进行流控。 全局参数流控 全局参数流控规则与资源流控的参数级规则含义类似，仅不对微服务/接口做限制。

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per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5

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per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5

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。 定位手段 结合慢SQL告警、statement_history视图等确认是否存在长查询和超时取消的DML语句。 获取1statement_history中查询到的被取消DML的details信息，使用statement_detail_decode系统函数解析details字段

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模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最合适的，因此需要进行微调。 AI Gallery的模型微调，简

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关键策略 基于业务的部署架构，一般可以从最底层的硬件基础设施到最上层的应用分成5层资源，云上服务可以只需要关注虚拟网络、实例、应用三层。结合每一层资源的特征指标进行分层建模，分别设置不同梯度的性能看护指标。通常按照指标劣化程度可以设计成一般、紧急、重要三个梯度，对应每个梯度的指标配套对应

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数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。

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per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5

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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“

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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发起退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，正在使用的部分和未生效的续费周期可以一同退订。客户可以在“退订与退换货>云服务退订”页面发起退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。

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执行命令时默认会读取当前消费者组中未被处理的消息。如果在配置文件指定了新的消费者组且命令中增加参数“--from-beginning”，则会读取所有Kafka中未被自动删除的消息。 Kafka角色实例所在节点IP地址，填写Broker角色实例其中任意一个的IP地址即可。 如果集群启用

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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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在“脚本管理”页面，可查看当前环境该账号下创建的所有脚本。 单击表头后的，可对脚本进行排序，在操作列可禁用/启用、或删除脚本。 表1 “脚本管理”页签说明 参数 说明 名称 脚本的名称，即在创建脚本时，配置的名称。 类型 脚本的类型。 全局：系统预置的脚本。 自定义：用户自定义的脚本。 是否启用 脚本是否已启用。

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提问（在制定的会话中） 功能介绍 提问（在制定的会话中） 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/irobot/sessions/{session_id}/ask

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用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1

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值得注意的是，成本优化不是一锤子买卖，团队对责任的接受，实施包括指标自身的完善都需要一个过程。 KPI指标应该随着阶段的演变而演变，以建立不断成功，不断进步的心态，而不是一次性推动成熟。在实施过程中，更多应该将错误视为学习和改进流程的机会，这将减少不成熟的团队和管理团队对成本优化的恐惧心理。指标自身也需要不断

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如果单个节点负载还处于较低水平，则需要调整Driver端的配置。 将“ConnectionsPerHost”调大， 但需要所有连接对该集群总的连接数，不超过用户设置的告警阈值。 将“MaxRequestsPerConnection”调大 ，调整时，不要超过单个节点的负载能力，需要观察CPU，读写时延，读写pending个数指标。

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，而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更

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退订使用中的资源说明 退订使用中的资源是指客户购买包年/包月资源后，发生退订时，可退订当前正在使用的部分。若资源已经续费，则正在使用的部分和未生效的续费部分会同时退订。 退订资源有以下三种情况：非五天无理由退订、可五天无理由退订、不可退订。 云服务退订的相关注意事项，可参考云服务退订规则概览。

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