参数说明 归档名 归档模型的包名。 归档版本 归档训练模型的版本。 默认版本为1.0.0。 生成模型包 是否直接在归档的同时打包模型包。 选择“是”，表示同时对模型执行归档和打包操作；选择“否”表示仅对模型执行归档操作。默认选择“是”。 包含代码 模型包是否包含训练和推理的相关代码。 选

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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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907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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导入AI应用提示模型或镜像大小超过限制 问题现象 在导入AI应用时，提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入，则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是 自定义镜像 导入，则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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在在线推理服务列表页面，选择服务“状态”为“运行中”的服务。 单击操作列的“推理测试”，在测试页面根据任务类型以及页面提示完成对应的测试。 调用API 待推理服务的状态变为“运行中”时，可单击操作列的“调用”，复制对应的接口代码，在本地环境或云端的开发环境中进行接口。 图1 调用接口 查看推理服务

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908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

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查看AI应用的事件 创建AI应用的（从用户可看见创建AI应用任务开始）过程中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应AI应用的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建AI应用过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 事件类型 事件信息（

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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Finetune训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Finetune训练过程。Finetune是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能。修改数据集路径、模型路径。数据集路径格式为/datasets/pokemon-dataset/image_0

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作业模板管理中模板子类型=“云端安监”的模板类型 图3 选择云端模板 点击“选择边缘AI模板”弹出选择所需关联的边缘AI模板，点击“确定”完成关联。选择后模板会展示出AI审核的Item条目。 边缘AI模板数据来自后台配置。配置参考后台管理 > 作业配置管理 > 作业模板管理中模板子类型=“边缘AI”的模板类型

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不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 推理支持的AI引擎 在ModelArts创建AI应用时，若使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像

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话体验”，进行验证。 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 在“发布测试”页面，单击操作列的“调整阈值”，可以手动调整技能阈值。

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00。 disk_io：两个采集间隔内的磁盘I/O延迟。 network_io：两个采集间隔内的网络I/O延迟。 threadpool_usage：线程池使用率。 threadpool_hang_rate：线程池group处于hang状态的比例。 max_length int 采集队列长队。

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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大耗时。 ai_watchdog_used_memory_kb：本功能当前内存使用。 ai_watchdog_detection_times：已检测次数。 enable_self_healing：发现问题后是否可以自愈。 oom_detected_times：已检测到的OOM次数。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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