模拟案例 案例概述 创建缺陷 分析缺陷 确认缺陷 修复缺陷 测试缺陷 验收缺陷 关闭缺陷 激活缺陷 协同下发缺陷 父主题： 缺陷管理最佳实践

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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模拟案例 案例概述 创建原始需求 处理原始需求 编辑原始需求详情 父主题： 原始需求管理实践

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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删除LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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LoRA微调训练 本章节以Llama2-70B为例，介绍LoRA微调训练的全过程。对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。

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r/ws。 SEQ_LEN 4096 非必填。默认值为4096。 在qwen.sh脚本默认情况下Lora微调的配置为： --lora-r 16 --lora-alpha 32 LoRA微调训练的计算量要小于预训练，可以适当增加MBS的值，这里建议： 对于7B：TP=4 PP=1 MBS=2

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模拟定位信息 功能介绍 云手机模拟定位信息包括GPS数据、基站信息、WiFi BSSID信息，并提供地理编码/逆地理编码功能。 使用方法 GPS数据和基站信息的注入 在手机adb shell环境里执行echo "参数列表（参数之间用“:”分割）" > /data/gps/fifo。

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loraServer网关上线后，注册LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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删除LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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模拟告警规则 功能介绍 Simulate alert rule 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/siem/alert-rules/simulation 表1 路径参数 参数 是否必选

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所属产品：即前面创建的产品 设备标识码：自定义 设备名称：自定义 password：自定义 接入设备 使用MQTT.fx模拟设备接入。 下载MQTT.fx及证书，证书下载地址。 安装完成后打开，MQTT.fx软件界面如下： Connect左边的蓝色齿轮为设置。 Publish是消息发送，Subscribe为消息接受，Log可查看日志。

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查询单个LoRa网关信息。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 200 OK

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loraServer网关上线后，注册LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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LoRA微调训练 本章节介绍LoRA微调训练的全过程。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集，如果已经在SFT微调时处理过数据，可以直接使用，无需重复处理。

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LoRA微调训练 本章节以Baichuan2-13B为例，介绍LoRA微调训练的全过程。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集，如果已经在SFT微调时处理过

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练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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查询单个LoRa节点关信息。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 200 OK

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模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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