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- 事件监控节点运行状态异常已恢复NoSQLDBNodeRecovered重要针对灾难性的故障,NoSQL有高可用工具会自动进行恢复或者手动恢复,执行完成后会上报该事件。不需要处理。无实例主备切换NoSQLPrimaryStandbySwitched重要在手动触发的主备倒换或节点故障自动触发的故障倒换场景下,会上报该事件。不需要处理。无出现热点分区键HotKeyOccurs重要客观上是因为主键设置不合理,使得热点数据集中分布在一个分区。客户端不合理的应用程序设计,造成对某一key的频繁读写。1.
- 创建告警规则和告警通知取值样例:alarm-b6al 描述 告警规则描述(此参数非必填项)。 资源类型 配置告警规则监控的云服务资源名称。取值样例:弹性云主机 维度 用于指定告警规则对应指标的维度名称取值样例:弹性云主机 监控范围 告警规则适用的资源范围,可选择资源分组或指定资源。说明:当选择资源分组时,该分组下任何资源满足告警策略时,都会触发告警通知。 资源分组不支持通过模板创建告警规则。 监控对象 用来配置该告警规则针对的具体资源,可以是一个或多个。
- ZooKeeper的使用场景和MSE ZooKeeper的优势优势二:可观测性增强 提供监控中心:MSE ZooKeeper提供了多达20余项常用的监控指标,包括业务指标和系统资源指标等,供您免费开启使用。 支持核心告警规则:支持配置告警规则,一旦发生指标异常,及时进行告警,可以满足日常运维使用。 优势三:性能提升 写入性能提升:ZooKeeper的写入性能和磁盘性能是强相关。MSE ZooKeeper提供了自研的超高IO磁盘供您选择,整个写入TPS性能可提高约25%。
- 使用大模型学习机微调自己的文本生成模型例如本示例只用了30条训练数据,可以使用epochs=50或100以加强训练效果(实际使用时不推荐过大的epoch,示例仅为了保证能够训练出明显效果,已达到过拟合的状态)。 其他参数的设定需要有足够的背景知识,这里不做详细介绍,您可自行学习模型训练时的基本参数。 4.3 加载样本配置 在Trainning页面进行样本配置。您可以选择以下的其中一种数据进行训练。
- 产品配置类常见问题通常情况下,websocket协议的应用多为动态业务,对实时性要求很高,天翼云边缘安全加速平台-安全与加速服务的动态探测选路能力可以为websocket应用选择最快的回源路径,提升websocket业务的访问效果。 应用场景: 场景一:弹幕。弹幕的流程是终端用户A在自己的客户端广播了一条信息,这条信息需要在与其他N个用户端发送的弹幕信息一并展示在A这边。它需要马上显示到屏幕上,对实时性要求极高。使用websocket可以在有新弹幕产生时,服务器能够迅速推送给所有用户端,保障弹幕实时性。
- 权限列表Y Y N N 查询码表管理 Y Y Y Y 编辑码表管理 Y Y N N 新建模型 Y Y N N 删除模型 Y Y N ...指标 Y Y N N 删除衍生/复合指标 Y Y N N 操作衍生/复合指标 Y Y N N 查询衍生/复合指标 Y Y Y Y 编辑衍生/复合指标 Y Y N N 新建关联质量规则 Y Y N N 删除关联质量规则 Y Y N N 查询关联质量规则
- 全站加速在游戏行业的最佳实践动态指令互动 面临挑战:高峰时段,玩家账号登录、道具交易、指令互动、语音聊天等动态交互指令卡顿,游戏体验差,用户流失。 方案优势:天翼云全站加速通过智能调度,实时探测优质路径,确保游戏动态指令及互动消息的传输时延最小。 游戏出海 面临挑战:随着游戏行业出海势头强劲,跨境玩家同服对战延时,用户体验差,跨国网络的速度和稳定性成为首要难题。 方案优势:天翼云全站加速为游戏出海、跨境玩家提供海外加速服务,海外节点本地覆盖,方便游戏玩家就近接入,提升全球访问的性能和稳定性。
- TeleDB数据管理服务性能容量评估 :性能容量评估的监控指标数据主要和管控实例交互获取,实例元数据为服务入口,Agent代理主要用作网络跨区服务,ZooKeeper主要负责服务注册及发现的功能。 会话管理 :会话管理通过业务实例获取全局会话和异常会话的信息,并提供部分会话、全部会话的终止功能,实例元数据为服务入口,Agent代理主要用作网络跨区服务,ZooKeeper主要负责服务注册及发现的功能。
- ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值本章节主要介绍 ALM-14003 丢失的HDFS块数量超过阈值。 告警解释 系统每30秒周期性检测丢失的块数量,并把丢失的块数量和阈值相比较。丢失的块数量指标默认提供一个阈值范围。当检测到丢失的HDFS块数量超出阈值范围时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > HDFS”修改阈值。 平滑次数为1,丢失的HDFS块数量小于或等于阈值时,告警恢复;平滑次数大于1,丢失的HDFS块数量小于或等于阈值的90%时,告警恢复。
- 在科研助手使用LLaMA Factory进行模型LLMs微调在LoRA作用模块中填写all,即将LoRA层挂载到模型的所有线性层上,提高拟合效果 4.启动微调: 将输出目录修改为train_llama3_8b,训练后的LoRA权重将会保存在此目录中。点击“预览命令”可展示所有已配置的参数,您如果想通过代码运行微调,可以复制这段命令,在终端命令行运行。 点击“开始”启动模型微调。
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