指标说明 本章节介绍您在使用IVR分析系统前需要了解的指标信息，便于更好地使用系统。 表1 IVR分析涉及指标 指标类别 指标名称 概念说明 指标说明 指标计算公式 业务指标 直达量 电话按最短路径到达该节点的量。 您到达某个业务节点之前，未使用过*，#键，则视为直达。 直达量=访问量-冲浪量。

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、颜色。设置主指标数值的字号和颜色。 副指标 设置副指标文本字号和颜色。 指标单位 设置指标的单位的位置、名称、字号和颜色。 表4 样式配置-指标布局 名称 说明 指标展现形式 支持左右滑动和换行平铺两种方式。 每行最多个数 设置指标看板上每行指标块的个数。 指标间分割 支持无、分割线两种方式。

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指标查询 批量查询指标结果 父主题： API

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隐藏/显示指标数据 选择指标后，在“操作”列中单击，可将该指标数据在当前图表中隐藏。在“操作”列中单击，可将该指标数据在当前图表中展示。或显示的是指标数据的实时状态。 为指标添加告警规则 选择指标后，在“操作”列中单击，可为该指标创建告警规则。 复制指标数据 选择指标后，在“操作”列中单击，可复制该指标数据。

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通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 通过“全量指标”方式选择指标 图1 通过“全量指标”方式选择指标 监控条件设置的详细说明请参见添加指标图表详情填写说明。 选择某个关注的指标后，可根据条件属性过滤显示指标。例如，不同的RDS实例均有CPU使用率指标，用户需要查看特定RDS实例类型的CPU使用率指标。具体操作如下：

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指标管理 配置指标 配置CCE集群指标管理 父主题： Prometheus监控

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可在下方指标列表中查看当前Prometheus实例所有指标的指标名、指标类型等信息。 还可以通过指标类型筛选指标，也可以通过输入指标名称中的关键字进行模糊搜索。 表3 指标参数说明 参数 说明 指标名 指标的名称。 指标类型 指标的类型，包含基础指标和自定义指标。 指标量（最近10分钟）

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指标管理 查询指标列表 查询主机监控维度指标信息 父主题： 云资源监控

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指标概述 指标是对资源性能的数据描述或状态描述，指标由指标类别、指标名称、指标说明、数据类型和默认聚合方式组成。 默认聚合方式，LAST：表示采集到的指标中的最后一个指标；SUM：表示采集到的指标的总和；MAX：表示采集到的指标的最大值；AVG：表示采集到的指标的平均值。 父主题：

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在快捷入口选择“运营中心”，进入运营中心控制台。 在左侧导航栏选择“指标模板库”。 从指标模板库查找所需指标模板，单击选中的模板，当前支持的指标模板如表1所示。 如果指标模板库中未找到所需模板，用户可在“指标管理”页面创建符合业务需要的指标。 表1 指标模板 分类 指标模板名称 描述 通用 页面浏览量（PV）计算模板

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 单击图标，查看模型评估报告。 评估指标：可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参：展示训练集、测试集和标签列的信息。 任务系统参数：展示训练任务的配置参数信息。 创建联邦学习训练任务（WebIDE）

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按天(日期)」 汇总，可将查询时间段内的汇总数据。 图5 按维度查看数据 “自定义指标”功能：通过单击“+自定义指标”，进入自定义指标的编辑界面。 图6 自定义指标1 图7 自定义指标2 分析模型操作—Session 分析 Session 分析是基于会话的分析，将用户单点发生的行为串联成整体进行分析。通过

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创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用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。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。

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基础指标：IoTDA指标 介绍IoTDA服务上报到AOM的监控指标，包括指标的类别、名称、含义等信息。 表1 IoTDA服务监控指标 指标类别 指标 指标名称 指标含义 取值范围 单位 设备总数 iotda_device_status_onlineCount 在线设备数 统计租户在当前实例/资源空间下的在线的设备数量

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的 自然语言处理 技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查

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数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链

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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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数据集是模型微调的基础，首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练，微调任务结束后，将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型（即原模型）和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型（输入问题发起请求获取数据分

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