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表2。 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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etheus实例所有指标的指标名、指标类型等信息。 还可以通过集群名称、Job名称或指标类型筛选指标，也可以通过输入指标名称中的关键字进行模糊搜索。 表1 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） 最近十分钟新存储的指标量。

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个指标”。 配置指标参数，参数说明如表2所示，配置完成后，单击“创建”。 表2 配置指标参数说明 参数名称 参数说明 类型 选择指标类型。 英文名称 自定义英文名称。 中文名称 自定义中文名称。 指标等级 选择指标等级。 描述 输入描述信息。 开放名称 - 指标类型 根据指标的类

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数据开发”，进入“数据开发”页面。 选择“ 数据治理 > 指标仓库”。 在“指标仓库”页面，单击已创建的逻辑主体。 单击逻辑主体页面的“新建指标”，选择“新建单个指标”。 配置指标参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“创建”。 表1 配置指标参数说明 参数名称 参数说明 类型 选择指标类型。 英文名称 自定义英文名称。

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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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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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创建模型微调流水线 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数据集上训练模型完成，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。 前提条件

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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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通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。 图4 波动性告警 告警进入条

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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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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Gallery订阅的算法构建模型。使用自定义算法构建模型示例请参考使用自定义算法在ModelArts上构建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业，请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南，请参考自动模型优化（AutoSearch）。

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通过配置alert_by_chain参数可以控制是否加入突变检测。突变告警可以防止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警，但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标，这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线，如图4所示。 图4 波动性告警 告警进入条

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。

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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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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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性，在业务平缓期快速缩容以节约资源成本。 多功能：支持基于系统指标变动、自定义指标变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景：使用场景广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载

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