有“待评估”状态的主机进行风险评估。 如果仅需要评估部分主机，可以在列表中勾选需要评估的主机；也可以通过上方的搜索框，根据主机名称、IP地址、所属平台、关联的应用等条件过滤列表中的主机资源，然后勾选需要评估的主机。勾选完成后，单击“批量评估”按钮，在弹出的对话框中确认待评估主机数

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迁移记录数不超过500万条。 对于数量过大的表可以采用分批导出导入，通过mysqldump指定参数where条件来限定每批的记录数。 导入DDM只支持导入的SQL文本文件含有标准的DML插入语句。 评估应用程序SQL语句在DDM中的兼容性。 迁移前需要收集相关信息，帮助您更好的完成迁移，详细信息如表2所示。

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迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节，是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程，可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移，建议填写附录中的推理业务迁移评估表，并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估，以确保迁移项目能顺利实施。

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网络质量的因素。每一项指标的检测结果会用绿（好）、黄（中）、红（差）不同颜色来分别表示质量情况。检测完成后，会给出网络质量评估结果以及预估迁移时长。 该检测结果仅代表“迁移网络质量评估”子任务检测时间段的网络状态，不代表迁移全程的网络质量。 预估迁移时长是不限速状态下的预估时长，

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能否提供实际模型、网络验证的代码和数据等信息 提供实际模型、网络验证的代码和数据。 提供与业务类型类似的开源模型，例如GPT3 10B/13B。 提供测试模型以及对应的Demo代码路径（开源或共享）。 可以提前的完成POC评估，例如框架、算子支持度，以及可能的一些性能指标。 - 如果是AIGC场景的业务例如Stable

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选择在Edge添加的源端主机凭证，如未提前在Edge上添加源端主机凭证，请前往Edge控制台添加，并同步至迁移中心。 配置完成后，单击“确认”按钮，系统会校验配置信息的正确性并自动执行“迁移预检查”，包括：校验Edge设备与源端的连通性，校验凭证的有效性，并自动对主机规格基础信息进行补充性采集。检查时长大概需要10秒钟。

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评估 确定模板图片的参照字段和识别区后，需要对模板图片进行评估和考察。您可以通过上传测试图片，在线评估模板的识别情况，保证能正确识别同样模板下其他图片中的识别区文字。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“通用单模板工作流”创建应用，并完成框选识别区步骤，详情请见框选识别区。 进入评估页面

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从0开始，带你认识华为云数据库的林林总总。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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据库不直接支持的某些功能，应用程序需要特别关注该风险。 风险分为不同的类别，如功能风险，性能风险等。 功能风险：例如，目标数据库不直接支持的数据类型（如取值范围）。具体可以从data_type_mismatch，table_def_mismatch，sequence_limitation方面概述。

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云应用平台采用规划与设计服务可以提供哪些服务？ L4.5名称 服务项 服务内容 云应用平台调研与评估 应用平台调研与评估-基础版 对企业应用进行全方位梳理，剖析应用技术架构，梳理应用间的依赖关系，整理应用的资源清单，结合企业需求，完成应用风险评估、上云迁移复杂度评估以及应用上云路

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指需要迁移的数据库，可简称为源库。 目标数据库 指接收迁移数据的华为云 GaussDB /RDS数据库，可简称为目标库。 数据库评估 对源库采集对象进行兼容性分析、目标选型推荐、工作量评估、迁移风险识别等行为，以识别出源库迁移到目标库的可行性和风险。 结构迁移 根据用户选择的目标库和

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评估项目 创建评估项目 查询评估项目列表 查询评估项目状态 查询评估项目详情 评估项目确认目标数据库类型 删除评估项目 父主题： API

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言

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评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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变更评估 分片变更前，可根据以下几点对分片变更做一个初步的评估，根据评估结果选择适当的新分片数, DDM实例规格和DN实例规格, 以及DN节点个数。 数据量：可用show db status命令来获得目前现网的数据量。 DDM规格：当前DDM实例的CPU个数、内存大小、DDM节点数。

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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参数说明 label_col - 预测结果数据集的目标列的列名 prediction_col - 预测结果数据集的预测列的列名 样例 inputs = { "predict_dataframe": None # @input {"label":"dataframe","type":"DataFrame"}

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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统计数量最多的那一种规格 架构 统计数量最多的那一种规格 OS内核版本 统计数量最多的那一种规格 集群Proxy模式 根据集群规模来设置，大于1000节点规模的集群，推荐使用ipvs，1000以内的推荐使用iptables。 是否依赖ELB 源集群是否有负载均衡类型的Service

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