资源优化 PERF05-03 WEB场景资源优化 PERF05-04 大数据场景资源优化 父主题： PERF05 性能优化

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进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵

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他可选配置项以及菜单名重复，建议此名称和工程名保持一致以提高区分度。使用中文字符，不要含有制表符或者特殊字符，最长不超过32个字符。 布局 只有把配置项从“可选配置”中拖入到“已选配置”后，才可以在BO配置菜单中展现。 父主题： 应用工程构建规范

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工程服务 本章节提供API API和SDK的定义要求。 Rest API REST中定义工程对外，提供的服务。 HTTP动词 常用的HTTP动词如下（括号里是对应的SQL命令）： GET（SELECT）：从 服务器 取出一项或多项资源。 POST（CREATE）：在服务器新建一个资源。

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工程应用 工程应用主要分为新建工程、打开工程、保存工程、清理工程、关闭工程。 在实景三维操作台左上角单击导航栏中的“工程”，弹出列表框，工程应用具体使用场景请参见表1。 表1 工程菜单页面说明 参数名称 说明 新建工程 建立新工程（Ctrl+N） 打开工程 打开已有工程（Ctrl+O）

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混沌工程 概述 故障模式库 应用管理 探针管理 创建混沌实验 创建混沌实验组 创建故障演练 故障场景库 查看执行记录 查看实验报告

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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单击“创建”，弹出“创建训练”对话框。 配置训练工程参数，如表1所示。 表1 新建训练工程参数说明 参数名称 参数说明 请选择模型训练方式 模型训练方式。包含如下选项： 新建模型训练工程 新建联邦学习工程 新建训练服务 新建超参优化服务 请选择：新建模型训练工程。 模型训练名称 模型训练名称。 只能以字母（A~Z

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在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在 对象存储服务 （OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于ModelAr

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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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创建训练任务，详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息，支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2（模型训练任务） 根据训练状态快速检索训练任务。

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开发环境提供云上的ModelArts VSCode插件，可以通过插件创建一个应用工程，该工程包含一个可以直接运行的应用样例。开发者可以通过查看工程结构、运行样例，初步了解应用工程组成及运行方法。 应用开发、调试 开发者可以参考当前的工程样例开发自己的AI应用，并在当前环境中进行代码调试、包括使用环

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天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application Programming

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MLOps功能介绍 机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地。AI开发并不是一个单向的流水线作业，在开发的过程中，会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据

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test_suite_id 是 Integer 测试工程ID 最小值：0 最大值：2147483647 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 Integer 工程ID 最小值：0 最大值：2147483647 name 是 String 工程名称 最小长度：1 最大长度：42

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删除工程 功能介绍 删除工程 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/test-suites/{test_suite_id}

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工程管理 如何查看自己的权限 如何创建模型工程 如何删除模型工程 如何对模型工程进行版本管理 如何配置关联模型工程

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工程结构 工程的主要目录结构如下： 图1 工程目录结构 Main.java 为函数的主入口，在main函数中需要配置三个参数：1.访问的函数名称 2.登录用户账户 3.登录用户密码 如图 args = new String[] {"WEB_CallSiteAPI","api","Change_Me"}，

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模型工程 分类 聚类 评估 推荐 回归 文本 时间序列 父主题： 预置算子说明

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