深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题： 基础知识

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单击“查看详情”列中，可以查看该厂商漫游调优事件的详情，包括：漫游时间、用户MAC、用户名和漫游结果等。 单击单个漫游事件前面的，可以查看此次漫游出详情、漫游入详情和漫游过程途径AP信息。 功能约束说明 仅支持云AC+FitAP组网，设备版本需R21C10及以上。 父主题： 智能调优

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性能，ModelArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能，基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优，如learning rate、batch size等自动的调参策略；预置和调优常用模型，简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时，为了满足精

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智能调优 了解首页仪表盘 配置智能调优 智能调优概览 父主题： 网络运维

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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HDFS网络不稳定场景调优 配置场景 在网络不稳定的情况下，调整如下参数，降低客户端应用运行异常概率。 配置描述 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 ha.health-monitor.rpc-timeout

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图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优时，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分后的算子shape，不符合实际使用场景。 本例同时指定了子图调优和算子调优，工具会先进行子图调优，再进行算子调优。

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础。 Query执行流程 SQL执行计划介绍 调优流程 更新统计信息 审视和修改表定义 典型SQL调优点 经验总结：SQL语句改写规则 SQL调优关键参数调整 使用Plan Hint进行调优 检查隐式转换的性能问题 父主题： 性能调优

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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+f

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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘I/O、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+

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调优表概述 在本实践中，您将学习如何优化表的设计。您首先不指定存储方式，分布键、分布方式和压缩方式创建表，然后为这些表加载测试数据并测试系统性能。接下来，您将应用调优表实践以使用新的存储方式、分布键、分布方式和压缩方式重新创建这些表，并再次为这些表加载测试数据和测试系统性能，以便

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，业务上线后，当性能调优操作需要重启数据库时，操作窗口时间需向管理部门提出申请，经批准后方可执行。 调优流程 调优流程如图1所示。 图1 GaussDB 性能调优流程 调优各阶段说明，如表1所示。 表1 GaussDB性能调优流程说明 阶段 描述 确定性能调优范围 获取数据库节点的

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配置智能调优 背景信息 本章节介绍了如何配置智能调优，方便用户快速完成智能调优配置。 操作步骤 使能智能调优。 在服务首页快捷菜单栏，选择“常用 > 网络环境监控”，单击“查看详情”，跳转至智能调优首页。在调优首页，单击使能智能调优后的按钮，开启对应调优项。 添加重保AP。 使用场景：

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在服务首页快捷菜单栏，选择“常用 > 网络环境监控”，单击“查看详情”，跳转至智能调优首页。 在右上方单击，设置智能调优概览的时间窗。 查看调优首页。 调优收益 单击“全部”，可以查看当前时间窗口内调优前后干扰率、下行带宽/上行带宽和漫游成功率收益对比。 单击“容量调优”，可以查看当前时间窗口内容量调优前后上行带宽、下行带宽、流量收益对比。

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SQL调优指南 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU、内存、磁盘IO、网络IO四种资源利用最大化。所有调优手段都是围绕资源使用开展的。所谓资源利用最大化是指SQL语句尽量高效，节省资源开销，以最小的代价实现最大的效益。比如做典型点查询的时候，可以用seqscan+f

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此，业务上线后，当性能调优操作需要重启集群时，操作窗口时间需向管理部门提出申请，经批准后方可执行。 调优流程 调优流程如图1所示。 图1 GaussDB性能调优流程 调优各阶段说明，如表1所示。 表1 GaussDB性能调优流程说明 阶段 描述 确定性能调优范围 获取集群各节点的

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异常检测告警调优 由于超参设置或是数据特征发生变化，会导致预测的数据不够准确，导致误告警发生。本章节介绍不同类型异常告警及调优方法。 配置方法 在“异常检测”页面，单击异常检测任务所在行“操作”列的“模型”，默认显示“算法配置”页签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 参数名称

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Flink性能调优 优化Flink内存GC参数 配置Flink任务并行度 配置Flink任务进程参数 优化Flink Netty网络通信参数 Flink作业RocksDB状态后端调优 配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 父主题： 使用Flink

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在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度存在偏差，需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集shffule、网络结构dropout等操作的，目的是在网络训练阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有

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