合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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小文件优化 操作场景 Spark SQL表中，经常会存在很多小文件（大小远小于HDFS的块大小），每个小文件默认对应Spark中的一个Partition，即一个Task。在有很多小文件时，Spark会启动很多Task，此时当SQL逻辑中存在Shuffle操作时，会大大增加hash分桶数，严重影响系统性能。

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可以优化的场景总数，成本优化的场景分为资源优化和计费模式优化两大类。 资源优化包含： 空闲“云主机”资源优化 EIP闲置实例优化 EVS闲置实例优化 ELB闲置实例优化 计费模式优化包含： 按需转包年包月建议覆盖全部产品类型 资源包购买建议覆盖全部产品类型 可优化资源数量 需要优化的资源总数。 预计月度可节省成本 所

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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开通优化顾问服务 开通优化顾问前请先 注册华为账号 并开通华为云。 登录华为云管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”，进入优化顾问服务页面。 勾选“我已阅读并同意《优化顾问服务声明》”选项，然后单击“确定”。 “云资源访问授权”和“检查结果访问授权”全部选择后单击“确定授权”，即可使用优化顾问。

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如表1所示，包括了优化顾问服务的所有系统策略。 表1 优化顾问服务系统策略 策略名称 描述 依赖关系 策略类别 OA FullAccessPolicy 优化顾问服务所有权限。 无 系统策略 OA AdvancedOperationsPolicy 优化顾问服务的高级操作权限, 如

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基于DDR4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格

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成本优化支柱 成本优化支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 COST01 规划成本优化相应的组织机构和流程 COST02 实施预算规划管理机制 COST03 对成本进行分配 COST04 持续进行成本治理 COST05 优化指定策略和目标 COST06 使用不同计费模式优化成本

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动化优化镜像功能。 该功能目前支持华北区。 只有部分镜像支持优化镜像功能，具体以控制台的显示为准。 约束和限制 镜像自动优化会产生新的私有镜像。 镜像自动优化只针对Linux系列的镜像，Windows系列镜像暂不支持。 手动优化Windows私有镜像请参考优化私有镜像（Windows）

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Linux外部镜像文件在导出前未完成初始化配置，怎么办？ 如何优化镜像？ 如何使用通过I代云服务器创建的私有镜像创建II代云服务器 如何设置镜像的网卡多队列属性？ 如何配置IPv6地址 如何优化系统盘镜像使其支持实例快速发放？ 为什么Windows云服务器安装Guest OS driver会失败？ 怎样安装原生的XEN和KVM驱动

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动、修改UUID等。 准备工作 将待优化的Linux镜像创建为弹性云服务器，并开机登录。 确认是否需要优化私有镜像。 具体操作请参见确认是否需要优化私有镜像。 请根据虚拟化类型选择对应的优化操作，不同的虚拟化类型优化过程略有不同。 私有镜像优化过程 为了成功安装原生的XEN和KV

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合并CBO优化 操作场景 Spark SQL默认支持基于规则的优化，但仅仅基于规则优化不能保证Spark选择合适的查询计划。CBO（Cost-Bsed Optimizer）是一种为SQL智能选择查询计划的技术。通过配置开启CBO后，CBO优化器可以基于表和列的统计信息，进行一系列的估算，最终选择出合适的查询计划。

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ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的

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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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文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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发。 原型开发服务 对人工智能场景进行算法原型开发或者优化服务，针对需求调研和算法设计的结果，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。 自动驾驶优化与提升服务 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务 服务价值 通过AI使能服务优化与提升服务：

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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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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