AB实验 概述 在线上流量中取出一小部分，完全随机地分给原策略A和新策略B，得到对于两种策略相对效果的准确估计。整体流程是设置实验目标，设置实验变量，设置实验分流，查看实验报告。 前提条件 1应用已经创建完成。 2数据接入服务和推荐服务已经开启。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，点击【版本迭代】下的【AB实验】。 2创建实验：点击【+创建实验】按钮，弹出“创建实验”弹框。

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配置AB测试版本 BML在线服务中，同一服务支持同时部署两个模型上线，并且可以自由的调节流量分配占比 前提条件 已创建的在线服务，处于 运行中 状态时，允许添加一个AB测试版本模型上线 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“在线服务” 服务列表中，对于处于 运行中 状态的服务，点击 新增版本 ，添加AB测试版本 配置AB测试版本模型，包括流量占比和资源配置 点击部署，完成部署后，该服务下将有两个模型同时运行

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在Post-pretrain训练任务中，可以选择 开启 增量训练开关 开关打开后，需要选择Post-pretrain的基准模型，此模型来源于运行中的Post-pretrain任务。所以您开启增量训练任务的前提 有已经在运行中的Post-pretrain任务 。 由于大模型权重占用较大存储，只能选择 三个月内 训练的模型发起增量训练。

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PostObject 接口描述 此接口使用HTML表单上传文件到指定bucket，用于实现通过浏览器上传文件到bucket。在PutObject操作中通过HTTP请求头传递参数，在PostObject操作中使用消息实体中的表单域传递参数，其中消息实体使用多重表单格式（multipart/form-data）编码。

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PostEvent 接口描述 将事件消息推送到用户配置的回调url上。回调是发送POST请求，用户的回调服务器需要支持POST请求、 如果规则中配置了encryption字段，那么请求中会包含 Authorization 的签名，保证消息不会被伪造或篡改。签名是可选的。

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PostResult 接口描述 将 ImageOcr 和 ImageClassify 两种产品处理后的事件消息推送到app设置的url上，内容包含BOS的事件信息和AI处理的结果。 如果规则中配置了encryption字段，那么请求中会包含 Authorization 的签名，保证消息不会被伪造或篡改。

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获取安装源 请通过官方渠道获取百度linux服务器操作系统的镜像安装包和校验文件，如下所示：BaiduLinuxOS-V5.0.5-standard-x86_64-20260123.iso ISO镜像文件：BaiduLinuxOS-V5.0.5-standard-x86_64-20260123.iso ISO镜像校验文件：BaiduLinuxOS-V5.0.5-standard-x86_64-20260123

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Text 复制 1 # nmcli connection add type ethernet con-name net-test ifname enp3s0 2 Connection 'net-test' (a771baa0-5064-4296-ac40-5dc8973967ab

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