查看任务配置详情 单击任务配置名称，页面跳转至任务配置详情页。 开启自动化触发 单击，可开启或者关闭自动触发功能，开启后，系统会自动触发“任务管理”中关联的仿真任务。 镜像管理 单击“仿真服务 > 算法管理”，单击指定算法名称。 在算法详情页，单击“创建镜像”，输入镜像版本。 图3 创建镜像

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89600-102399]。 当计算路由结果时，计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余，根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一：拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) %

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/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。 表1 TPE算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 n_initial_points 采用TPE接近目标函数之前，对目标函数的随机评估数

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删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面，“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery，在“我的资产 > 算法”中，单击我的订阅，对需要删除的算法单击“取消订阅”，在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版

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算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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，对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）； host_distributed_mode（是否支持分布式训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）。 values 否 Array of strings 资源约束键对应值。 operator

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算法优化 PERF05-02 通用算法优化 父主题： PERF05 性能优化

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算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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。长度不超过512个字符。 单击“初始化”，完成算法的初始化过程。 上传文件 将本地算法文件夹拖入框中，或单击此处选择本地文件夹。算法管理会将该文件下的所有子文件上传。 图5 上传文件 文件夹选择完毕后，单击“上传”，算法状态变为“创建中”。 算法文件上传完毕后，单击“上传算法”，同时提示算法已加入上传队列中。

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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，此时可以配置合适的值用来监控此类接口。 no_model_threshold_lower 无模型阈值下限 0-100000000 默认值0 无模型时配置的阈值下限（固定阈值线）。 对于新增的接口，因为没有历史数据，无法训练出该接口的模型，此时可以配置合适的值用来监控此类接口。 alert_by_std

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lmage不支持跨区域OBS，OBS的区域需要和服务保持一致。 threshold 否 Float 判断图片真实或虚假的阈值，默认值为0.95，取值范围（0~1），输入非该范围内值算法即取默认值。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 result result

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载/复制算法，可支持断点续传。您可根据具体的场景设置开启分段任务的阈值以实现上传/下载/复制任务失败或中断后的续传。您可通过两种方式指定开启分段任务的阈值： 方法一 指定配置文件中的配置参数：defaultBigfileThreshold，详情请参见配置参数说明。 方法二 在运行

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自动学习 AI要规模化走进各行各业，必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力，并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力，缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说，更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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，算法会倾向于从越来越接近最佳点处采样。在采样过程中，算法可能绘制一个次佳试验作为最佳试验，以一定概率跳出局部最优解。 表1 模拟退火算法的参数说明 参数 说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int，一般在10-20之间，值越大，搜索时间越长，效果越好 avg_best_idx

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参数类型：USERSET 取值范围：整型，0~60000 默认值：60000 tag_cache_max_number 参数说明：设置tag cache缓存的最大阈值。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：整型，100000~INT MAX 默认值：10000000 autovacuum_vacuum_cost_delay

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”，“值”为对应的“记录值”。如图所示： 图15 添加一级 域名 记录值 当添加域名为二级域名时，例如：“www.example.com”，“主机记录”需填写为“www”，选择“类型”为“CNAME-将域名指向另一个域名”，“值”为对应的“记录值”。如图所示： 图16 添加二级域名记录值

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5～2.0 默认值：2 geqo_seed 参数说明：控制GEQO使用的随机数生产器的初始化值，用来从顺序连接在一起的查询空间中查找随机路径。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0.0～1.0 不同的值会改变搜索的连接路径，从而影响了所找路径的优劣。 默认值：0 父主题：

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