Standard集群 共享型负载均衡 不支持 支持 独享型负载均衡 不支持（集群内访问服务关联实例未绑定eni网卡，独享型负载均衡无法对接） 支持 CCE Turbo 集群 共享型负载均衡 不支持 支持 独享型负载均衡 支持 不支持（节点访问服务关联实例已绑定eni网卡，独享型负载均衡无法对接） Nginx

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当使用流量超出 L实例 套餐的流量包限额时，流量如何计费？ Flexus应用 服务器 L实例套餐内包含每月固定流量包，固定流量使用完后将产生超额流量。超额流量以按流量计费的方式按需收取费用。超额流量的单价为0.8元/GB。 L实例仅对出网流量（ 云服务器访问外网 的流量）计费，入网流量（外部访问 云服务器 的流量）不计费。

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流量趋势模块和流量分析页面展示的流量有什么区别？ 两个模块流量数据的统计方式不同： “概览”页面的“流量趋势”模块基于流量统计数据，数据信息实时更新；展示的内容为入方向流量、出方向流量、VPC间流量信息。 “流量分析”页面基于会话统计数据，在连接期间，数据不会上报，连接结束后才会上报。

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查看流量使用情况 应用场景 在视频直播中，网络访问流量的突增可能会引起业务的动荡，因此视频直播平台通常都会使用ELB自动分发流量到多台服务器。如果您担心流量过大引起业务问题，需要查看弹性负载均衡的使用流量，或者针对公网负载均衡，您需要查看某一时间段内弹性负载均衡绑定的EIP流量使用

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实例网络类型 按照网络类型分类，负载均衡器分为公网负载均衡器和私网负载均衡器。 表5 弹性负载均衡网络类型说明 负载均衡器网络类型 使用说明 使用场景 公网负载均衡器 创建公网负载均衡器时，需要为负载均衡器创建EIP或者绑定已有的EIP 。 公网负载均衡器接收公网的访问请求，然后向绑定了监听器的后端服务器分发这些请求。

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RES05-03 不同流量模型业务的网络共享带宽隔离 不同流量模型业务共享网络带宽享时，可能会导致流量抢占，相互影响，一个业务流量突然可能会导致其他业务不可用。 风险等级 高 关键策略 相同流量模型的业务，可共享网络带宽，带宽需要满足所有共享业务的需求 不同流量模型的业务，为了避免相互干扰，建议使用各自独立的共享带宽实例

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ELB弹性负载均衡 ELB弹性负载均衡是将访问流量根据分配策略分发到后端多台服务器的流量分发控制服务，支持独享型负载均衡与共享型负载均衡： 独享型负载均衡：独享型负载均衡实例资源独享，实例的性能不受其它实例的影响，可根据业务需要选择不同规格的实例。 共享型负载均衡：属于集群部署，

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： 模型训练

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模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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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 自然语言处理

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并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。 图1 评估模型 模型评估 “模型评估”下侧显示当前模型的版本、验证集数量。 评估参数对比 “评估参数对比”下方显示当前模型的评估参

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