以下为使用Iometer工具测试磁盘性能的一个示例： 设置工作流。 设置测试时间。 示例中测试时间为10分钟，前60秒不做计算，等待写入稳定后开始计算磁盘性能。 设置64 KB块写入，采用100%的顺序写。 查看测试结果。 Linux CentOS 6.5等较老版本的操作系统用fdisk创建分

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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怎么变更用例执行人？ 用例的主执行人可以变更用例执行人，点击用例管理界面的流程历史按钮，第一个用例执行人就是主执行人，主执行人可以看到【变更执行人】按钮，点击进行变更 需求提交人可以在需求提交阶段，编辑需求里的流程图，修改流程图里的执行人，修改后提交需求审核通过后，用例的执行人即可被修改

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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性能测试服务的错误日志是怎么显示的？ 默认按每种不同返回状态码进行抽样，按10‰的抽样比例采集成功/失败的请求日志。 失败日志的采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整，最大1000‰。 父主题： JMeter工程使用

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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本地上传：从用户本地上传数据。 样例数据：模型训练服务环境中预置的用户体验数据。包括鸢尾花原始测试集、鸢尾花训练集、鸢尾花测试集、KPI 15分钟数据集、KPI 60分钟数据集、KPI异常检测数据集。 其中鸢尾花原始测试集、KPI 15分钟数据集和KPI 60分钟数据集中包括空值，用户可以通过特征工程进行数据修复，剔除空值。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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批量删除自定义测试服务类型用例 功能介绍 批量删除自定义测试服务类型用例(调用此接口批量删除的用例不会放入回收站) URI POST /v1/projects/{project_id}/testcases/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

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结果、测试脚本等，最终形成文档。 请参见测试用例。 测试执行 测试执行阶段中执行测试套件，检查被测系统是否符合测试套件预期结果，记录测试结果，发现产品问题及缺陷并帮助开发人员分析定位问题。 请参见测试执行。 测试质量看板 测试质量看板展示了用例库和测试计划对应的需求覆盖率、缺陷数

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测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

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乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确

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快速生成UT用例 业务痛点 编写单元测试用例较耗时。 单元测试相关的开发框架有一定的学习、使用成本。 补齐历史遗留代码UT用例工作量较大。 生成效果 自动生成多场景用例。 自动生成测试用例数据。 自动Mock外部调用。 使用效果 利用CodeArts Snap生成UT用例224个，

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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查询用例关联的测试任务列表 功能介绍 查询用例关联的测试任务列表 URI POST /GT3KServer/v4/{project_id}/testcases/tasks/batch-query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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