中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    基于cve的数据信息预测 更多内容
  • 基于权重的分流

    基于权重分流 ASM能够提供基于权重流量控制,根据设定权重值将流量分发给指定版本。 控制台更新基于权重分流 登录U CS 控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名,进入服务详情页。

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  • 关联预测(link

    关联预测(link_prediction)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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  • 服务预测失败

    XXXX类型报错,表示请求在APIG(API网关)出现问题而被拦截。 常见问题请参见服务预测失败,报错APIG.XXXX。 其他被APIG(API网关)拦截场景: Method Not Allowed 请求超时返回Timeout 出现ModelArts.XXXX类型报错,表示请

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  • 发布训练后的预测大模型

    发布训练后预测大模型 预测大模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,在“我空间”模块,单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击模型名称进入任务详情页。 单击进入“训练结果”页签,单击“发布”。

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  • 在线服务预测时,如何提高预测速度?

    在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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  • 使用数据工程构建预测大模型数据集

    列:每列表示一种特征。每列数据类型应保持一致,不同列可以具有不同数据类型。 顺序:表格中行通常按照特定顺序排列。 行数:数据行数应大于5000行。 维度:数据维度(列数)应大于10维。 数据完整性:必须确保数据中没有缺失值。 构建预测大模型数据集流程 在ModelArts

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  • 获取治理数据的OBS信息

    获取治理数据OBS信息 功能介绍 查询项目本次治理OBS桶信息。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/getgorvnobs 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port

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  • V2.0-3.x版本

    支持sql语法内失效重编译。 存过内SQL语句需检查。 存过内表达式需检查。 =右侧合法性校验。 多个传参函数或者存过传参换行时使用加号,语法兼容。 存储过程core时补充ffic信息。 集合类型能力增强,支持元素长度校验和元素精度转换,支持校验带索引集合类型索引长度。 规格和约束:

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  • 重保风险预测

    资源分组可以选择已经创建好该服务资源分组,如果为空可以先去资源分组中创建新分组,创建指导见如何新建资源分组; 指定资源会查询该服务所有资源实例,可以选择自己需要资源。 配置监控策略,可以单击新增配置项,根据需要增加、减少或者更换需要指标,填写适当监控规则。 图1 单击“

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  • ADMET属性预测接口

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限, 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 训练预测分析模型

    被用户标注为某个分类所有样本中,模型正确预测为该分类样本比率,反映模型对正样本识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对负样本区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 部署预测分析服务

    在服务部署页面,选择模型部署使用资源规格。 模型来源:默认为生成模型。 选择模型及版本:自动匹配当前使用模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示列表,选择可用规格,置灰规格表示当前环境无法使

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  • 部署预测大模型

    部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题: 开发盘古预测大模型

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 预测性维护功能

    预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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  • 查看预测外呼

    呼出失败原因 - 只读 - 业务结果 标签 座席选择外呼业务结果 成功 待定 失败 只读 没有值表示座席尚未填写。 子状态 标签 外呼业务结果子状态 - 只读 - 业务描述 标签 座席填写外呼业务描述 - 只读 仅有手动外呼、预测外呼、预览外呼和预占外呼会有业务描述。 操作 按钮

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  • 创建预测分析项目

    预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应模型。 模型注册:将训练后结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成模型部署为在线服务。 快速查找创建好项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应工作流,可节省您时间。 登录ModelArts管理控制台

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  • CVE-2020-8557的漏洞公告

    漏洞源于kubelet驱逐管理器(eviction manager)中没有包含对Pod中挂载/etc/hosts文件临时存储占用量管理,因此在特定攻击场景下,一个挂载了/etc/hostsPod可以通过对该文件大量数据写入占满节点存储空间,从而造成节点拒绝访问(Denial

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  • 基于开销的清理延迟

    基于开销清理延迟 这个特性目的是允许管理员减少VACUUM和ANALYZE语句在并发活动数据库上I/O影响。比如,像VACUUM和ANALYZE这样维护语句并不需要迅速完成,并且不希望他们严重干扰系统执行其他数据库操作。基于开销清理延迟为管理员提供了一个实现这个目的手段。

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  • 基于开销的清理延迟

    VACUUM”章节)语句执行过程中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作线程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。如需开启,需要把v

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  • 基于开销的清理延迟

    中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作进程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。要想打开它,把va

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