建立持续学习和改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性和复杂性，没有放之四海皆准的方案，为了达到卓越运营，需要不断改进这些最佳实践，并建立自己的最佳实践。所以，在所有最佳实践的第一条，就是在您的团队中培养持续学习和改进的文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟通和共享，例

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该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。 如果未配置，则持续将size指定的文件大小，以每次bs值为分块大小读/写完。

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatro

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景

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FINISHED表示训练成功 FAILED表示训练失败。 STOPPED表示被停止的训练任务。 评估报告 单击可查看训练评估报告详情。 资源占用 显示训练算法CPU、GPU和 RAM 的占用情况。 峰值 显示训练算法CPU、GPU和RAM使用过程中的峰值。 查看训练任务的系统日志、运行日志和运行图。

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Gallery支持将模型进行微调，训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模型的参数可能并不都是最优的，因此需要进行微调。

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为云统一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务用户指南》。

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1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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ModelArts镜像管理简介 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式，将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换。配合Mod

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适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改 问答机器人 规格

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过写GUI测试代码，但是这样效率非常低。就算你已经很精通了GUI测试代码的编写，端到端的GUI测试用例也很容易出现不可预期结果的问题，因此，基于GUI的自动化测试是脆弱、耗时（包括用例维护和执行）的。所以测试金字塔要表达的是：底层应当有更多的单元测试和接口测试和逻辑测试，GUI测试用例能覆盖到主业务流程即可。”

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准备算法简介 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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当“开发环境”选择“WebIDE”时展示，用于设置当前环境规格对应的环境实例。 如果当前选定的规格有环境实例，可选择已存在的实例。 如果当前选定的规格没有可用的实例，可选择“新建一个新环境”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面，如图1所示。界面说明如表2所示。 图1 联邦学习工程详情界面 表2 界面说明 区域

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多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键

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时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 若您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运

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