，后续新增数据存储于AOM，数据无法直接迁移，但是由于指标数据的时效性，您仍旧可以平滑的迁移您的数据，具体步骤如下： 您可以先迁移至基于本地存储的传统Server模式，并对接AOM普罗实例，作为平滑迁移的过渡。 历史数据您可以直接查询集群内的Prometheus，而新增数据不仅存

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究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要， ModelArts Pro 提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。

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热轧钢板表面缺陷检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 云状识别工作流 支持上传多种云状图数据，构建云状的识别模型，用于高

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模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 在钢铁厂中，钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命，而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要，ModelArts Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。

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选择数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于热轧钢板表面缺陷检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视

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部署服务 评估模型后，就可以部署服务，开发检测热轧钢板表面缺陷的专属应用，此应用用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及

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配置慢启动平滑扩容后端 服务器 组 慢启动指负载均衡器向组内新增的后端服务器线性增加请求分配权重，直到配置的慢启动时间结束，负载均衡器向后端服务器正常发送完请求的启动模式。更多后端服务器分配权重设置，请见后端服务器的权重。 慢启动能够实现业务的平滑启动，完美避免业务抖动问题。 仅独享

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Glass 厚度 防碎 背光 IdeaHub Pro 65 3mm 表面应力规格要求大于150Mpa，实测：200Mpa，落球测试：1040g钢球1米自由跌落，玻璃不碎 E-LED IdeaHub Por 86 4mm 表面应力规格要求大于150Mpa，实测：200Mpa，落球测试：1040g钢球1米自由跌落，玻璃不碎

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增加，作业运行时间延长。 口袋发现时长：默认值为50ns，输入范围：20-50。 表面原子离散点数量：每个表面原子离散点数量。默认值为20，输入范围: 10-50。 探针半径：控制产生的离散点到表面原子的距离。默认值为1.4 ，输入范围: 1.4-5，单位：Å。 名称：可修改，修

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根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容 功能介绍 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/toolkit/surface-points

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准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签，即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。 数据集要求

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为E CS 配置内网 域名 实现 云服务器 平滑切换 方案概述 应用场景 网站在运行过程中，当某一台ECS故障，需要将业务切换到备份的云服务器时，如果云服务器没有配置内网域名，则需要通过修改主业务节点ECS的代码来重新设置云服务器的内网IP地址，该操作需要中断业务并重新发布网站，耗时耗力。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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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择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，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。

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包括“应用名称”（必填项）、“应用负责人”和“应用描述”。 图3 基本信息 工作流配置 选择“所属行业”和“选择工作流”。当前视觉套件提供“零售商品识别工作流”、“热轧钢板表面缺陷检测工作流”、“云状识别工作流”、“刹车盘识别工作流”等。 图4 工作流配置 资源配置 图5 资源配置 分别选择“数据处理资源”、“模

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视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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通过ELB的高级转发策略实现新旧版本应用平滑过渡 应用场景 随着公司业务发展，需要用新版本应用替换旧版本应用，使用高级转发策略可以实现旧版本应用向新版本应用平滑过渡。将旧版本应用和新版本应用同时部署在环境中，让一部分用户使用旧版本应用，一部分用户使用新版本应用，然后根据用户使用情

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使用Matomo监控网站 本节简介Matomo的使用方法，更多操作详见Matomo应用文档。 在“报表面板”的“追踪代码”选项中复制追踪代码。 将追踪代码复制到所要监控的网站的每个页面上。 通过追踪代码，Matomo将会收集网站的实时分析数据。 安装跟踪代码的更多操作请参官方指导。

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告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。 处理步骤 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录 FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > BE的内存使用率 (BE)”。 单击“平滑次数”后的

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告警阈值配置或者平滑次数配置不合理。 处理步骤 检查告警阈值配置或者平滑次数配置是否合理。 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > FE的内存使用率 (FE)”。 单击“平滑次数”后的

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