基于Nginx Ingress实现灰度发布

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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配置完成后单击“完成”，保存规则配置。 （可选）在灰度规则列表中，单击规则记录的任意位置展开规则，可以查看当前灰度规则绑定的流程信息。对于已有的灰度规则，支持以下操作： 编辑：单击灰度规则对应的“编辑”，可以编辑规则信息。 删除：单击灰度规则对应的“删除”，可以删除当前规则。 查看已绑定流程：单击灰度规则对应的“查

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默认为该服务的镜像。 镜像版本 请选择灰度版本的镜像版本。 自定义镜像 用户可通过自定义镜像自行配置本地或第三方镜像地址，灰度发布镜像将采用所配置镜像。注意需确保自定义镜像地址有效，镜像可拉取。 图2 灰度版本信息 图3 灰度版本信息 单击“发布”，灰度版本开始创建。 请确保灰度版本的实例状态正常，

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灰度规则设置 Sermant Agent监听配置范围 Sermant Agent使用 CS E作为配置中心时，监听的范围有以下三个： app=default&environment=&service={服务名} app=default&environment= public=default

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灰度发布 概述 创建灰度发布 更新灰度发布 父主题： 服务网格

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量比例为50%。 灰度实例新增模式 选择“金丝雀（先增后减）”。 首批灰度实例数量 设置为1。 剩余实例部署批次 设置为1。 图1 设置组件灰度策略配置信息 单击“升级”。 等待组件状态由“升级/回滚中”转换为“灰度发布中”，表示已成功完成组件灰度发布。 灰度发布成功后，会给we

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创建灰度泳道 基线泳道创建完成后，需要再创建灰度泳道用于部署组件灰度版本，用于调整流量至灰度泳道验证业务。 操作步骤 登录ServiceStage控制台。 单击“全链路流量控制”。 单击待创建灰度泳道所在泳道组名称（例如：lane-test），进入“全链路流量控制”页面。 单击“创建泳道”，参考下表填写灰度泳道信息。

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面向个人/组织的云端多人协同样本标注与管理，支持基于多光谱、SAR、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注，覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景，实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数

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问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型： 默认模型：修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型：修改知识库内容后需训练模型发布生效。

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满足列表中任意一个即可。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

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生产环境使用。使用控制台的远程登录方式无法使用物理GPU能力。 在不支持远程登录的情况下，可以使用Windows远程桌面mstsc，或者第三方桌面协议。如VNC工具。 GPU加速型实例支持的镜像 表2 GPU加速型实例支持的镜像 类别 实例 支持的镜像 图形加速型 G6v CentOS

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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验过程。 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 - 第三方框架 推理部署 - ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署，本文以TFServing框架、Triton框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 第三方案例列表 第

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通过python将图片转成base64编码 下方示例代码以Python为例，介绍如何将d:\demo.jpg图片转换成base64编码。您也可以使用在线的图片转base64工具。 import base64 with open("d:\demo.jpg", "rb") as image_file:

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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删除通道 参见初始化DIS客户端的操作初始化一个DIS客户端实例。 配置参数如下： 1 streamname = "" #已存在的通道名称 配置好以上参数后，执行deleteStream_sample.py文件默认调用deleteStream_test方法，获取响应204删除成功。

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删除通道 通道删除后不再收取费用，也无法恢复，请谨慎操作。 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在左侧列表栏中选择“通道管理”。 在需要删除的通道中单击操作列的“删除”，弹出“删除DIS通道”对话框。 单击“确认”，删除选中的通道。 父主题：

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调试通道 用户在创建通道成功后 ，可在界面进行简单的上传和下载操作，验证通道的可用性。 通道分区状态为ACTIVE（可用）时，同时支持上传和下载。 通道分区状态为DELETED（删除中）时，仅支持下载，不支持上传。 使用注册账户登录DIS控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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创建通道 功能介绍 创建通道 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 POST /v2/{project_id}/blockchains/{blockchain_id}/channels

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