规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小

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资产数据、或者设备数据的历史曲线。以查看资产数据历史曲线为例，在时序探索导航栏中选择“资产时序探索”页签，然后选择您所关注的资产属性，在图标分析区中选择“原始数据”，即可展示出资产属性数据的历史曲线，如下图所示。 图1 选择原始数据、查看历史数据曲线 父主题： 时序洞察

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和变化曲线，鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体数据。 单击【对比】，选择同样长度的时间区间可以对比两个时间区间的数据和变化曲线； 选择【区间统计】可以查看该区间内的总量； 单击【导出】可以下载导出相应数据和曲线。 拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线。 图3

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killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错：Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。

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环境监控 监测点温湿度曲线 单击监测点列表右上角【冷气供应中】，列表只显示开启中的监测点，隐藏关闭、离线的监测点； 单击曲线上方【温度】或【湿度】，可以切换查看当前监测点的送回风温度或湿度变化曲线；【选择时间】可设定曲线区间；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体数据；拖拽图形下方

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的所有运行参数。 选择设备，单击【查看数据】，可以查看该参数的历史运行数据和曲线。可设定查询时间区间，鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体数据；拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线。 图1 机组参数 图2 查看数据 父主题： 监控中心

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请求示例 按条件查询BPM的实例。 GET https://AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions?name=BP&active=false 响应示例 { "resCode": "0", "resMsg":

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止模型过拟合。这个值越大，删除的路径越多，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0，1）。 特征删除概率 用于定义特征删除机制中的删除概率。特征删除（也称为特征丢弃）是另一种正则化技术，它在训练过程中随机删除一部分的输入特征，以防止模型过拟合。这个值

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155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199

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规则进行清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 父主题： 大模型微调训练类问题

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据需要执行以下步骤。 表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“”“资源统计/资源出租趋势分析”、“变压器电力分析”或“UPS电力分析”曲线图。 显示曲线图：使“资源统计/资源出租趋势分析

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上角设备类型，可隐藏某一设备类型曲线；鼠标停在曲线中可以查看该时间点的具体电量、电费。拖拽图形下方的时间轴可以聚焦到某一具体时间段，查看变化曲线；鼠标停留在饼状图设备类型上，可显示当前设备类型的总电量、总电费，同时右侧折线图只显示当前设备类型的曲线。 图1 能耗分析-1 图2 能耗分析-2

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大小和颜色设置。 曲线图 应用示例：曲线图组件以折线或曲线形式展示多条数据变动趋势，方便您分析比较数据的变动情况。可按小时/天/月的周期进行数据统计和展示，例如，展示多个空压站房近7天每天的用电单耗。 图44 曲线图-1 添加组件：在左侧组件列表中，找到“曲线图”组件，将该组件拖到画布中。

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表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“出租率与客户发展趋势”、“系统客户价值迁移”曲线图。 显示曲线图：使“出租率与客户发展趋势”或“系统客户价值迁移”后面的按钮为状态。 隐藏曲线图：使“

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。

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调用API提交训练作业后，能否绘制作业的资源占用率曲线？ 调用API提交训练作业后，您可登录ModelArts控制台，在“模型训练 > 训练作业”中，单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块，查看作业的资源占用率曲线。 父主题： API/SDK

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编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图8 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

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指标数据类图表（包括曲线图和数字图） 曲线图：以时间先后顺序显示指标的数据趋势。当需要监控一段时间内一个或多个资源的指标数据趋势时，请使用此类型图表。 使用曲线图可对不同资源的同一指标进行对比，如下图所示，在同一个图表中展示了不同组件的CPU内核总量。 图1 曲线图 数字图：当需要

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155:40214 [Receiving block BP-1287143557-192.168.199.6-1500707719940:blk_1074269754_528941 with io weight 10] | opWriteBlock BP-1287143557-192.168.199

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缺陷概览统计 遗留缺陷DI趋势：统计所选时间区间内的遗留缺陷DI趋势。 图2 遗留缺陷DI趋势 缺陷累计三曲线：统计累计发现缺陷、累计解决缺陷、累计遗留缺陷的趋势曲线。 图3 缺陷累计三曲线 缺陷每日吞吐：统计所选时间区间内，每日发现、解决的缺陷数。 图4 缺陷每日吞吐 缺陷按严重程度分

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