性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train

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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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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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序号 流程环节 说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务

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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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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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发布测试 当您配置好意图后，即可进行模型的训练。训练并发布模型后，该技能才能在机器人的对话中生效。 创建训练模型 在“技能管理”页面，单击技能名称进入“配置意图”页面，然后在页面上方单击“发布测试”。 单击“训练模型”。 图1 训练模型 勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。

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Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示“保存成功”，此次测试数据即被保存并可继续分析诊断结果。 注：如果单击“不保存”，软件界面将清空该次测试数据。 分析诊断结果 测试完成后，在软件

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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已具备格式为“对话文本”的微调数据集，具体请参考创建微调数据集或收藏预置微调数据集。 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限，权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 创建微调任务

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配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。

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