WAS“Monitoring and Tuning”的问题

最新推荐文章于 2025-06-30 14:41:47 发布
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#WebSphere #WAS #Monitoring and Tunin #Log

本文介绍了通过点击Server链接实现自动监控的过程，指出StartMonitoring和StopMonitoring按钮并非必需。同时，详细解释了如何通过StartLogging和StopLogging来生成zip格式的日志文件。

1. “Start Monitoring”和“Stop Monitoring”两个按钮是多余的，直接点击Server的链接后，“Collection Status”自动变成了“Monitored”

2. 开始Monitor后，只是可以看到实时的监控信息，会在服务器端生成名称包含tpv的xml文件，只有点击“Start Logging”和“Stop Logging”后，才会生成zip格式的log文件

WebSphere Application Server V6.1版本、介质及安装总结
first10010的专栏
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WAS监控工具WAS Performance Tunning Toolkit
05-01 3567
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maimang1001的专栏
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Illustrated Guide to Monitoring and Tuning the Linux Networking Stack: Receiving Data
maimang1001的专栏
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最新发布
pz8901234的博客
06-30 89
本博文深入探讨了Oracle Exadata中的Offloading技术，重点介绍了Smart Scan的工作原理及其性能优势。通过fsx.sql脚本和report_sql_monitor工具，可以有效监控SQL语句是否使用了Offloading。此外，还详细分析了影响Offloading的关键参数，包括非隐藏参数和隐藏参数，并提供了参数调优的最佳实践。博文旨在帮助数据库管理员更好地优化Exadata系统的性能，充分利用Offloading带来的高效数据处理能力。
Monitoring and Tuning the Linux Networking Stack: Sending Data
maimang1001的专栏
08-28 1258
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Probing Into Database Performance: Performance Analysis and Tuning of Doris Database
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Model Monitoring and Maintenance: 7 Key Steps to Ensure Long-Term Model Effectiveness
Model monitoring and maintenance are key factors in ensuring the long-term, stable operation of machine learning models. With changes in business requirements, evolution in the data environment, and ...
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tuning技术问题
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### Tuning 技术常见问题及解决方法 #### 一、Prompt Tuning 的局限性及其优化方案 在 Prompt Tuning 和 P-tuning 中，连续提示通常仅插入 Transformer 模型的第一层输入嵌入序列中。这种设计可能会带来两方面的挑战：一是由于序列长度的限制，可调参数数量受限；二是输入嵌入对最终模型预测的影响较为间接[^1]。 针对上述问题，Ptuning v2 提出了深度提示优化策略，通过借鉴 Prefix Tuning 方法，在多个 Transformer 层中动态调整提示位置的嵌入向量。这种方法不仅提升了模型性能，还成为一种适用于不同规模和自然语言理解（NLU）任务的通用解决方案。 --- #### 二、RAG 模型中的超参数调节问题 在 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 模型开发过程中，`chunk_size` 和 `similarity_top_k` 是影响数据检索效率与效果的核心参数。如果设置不当，可能导致计算资源浪费或检索精度下降[^2]。 为了有效应对这一问题，《利用 LlamaIndex 自动化超参数调优》提供了详细的指导，建议采用自动化工具来探索最佳参数组合。例如，可以通过网格搜索或贝叶斯优化算法找到适合具体应用场景的最佳配置。 以下是基于 Python 实现的一个简单示例代码片段： ```python from llama_index import GPTVectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader def optimize_chunk_size_and_similarity(data_path): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir=data_path).load_data() # 定义候选参数范围 chunk_sizes = [100, 200, 300] similarity_top_ks = [3, 5, 7] best_params = None highest_score = 0 for size in chunk_sizes: for top_k in similarity_top_ks: index = GPTVectorStoreIndex.from_documents(documents, chunk_size=size) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=top_k) # 使用测试集评估当前参数下的表现 score = evaluate_model(query_engine) # 假设存在一个评价函数 if score > highest_score: highest_score = score best_params = {"chunk_size": size, "similarity_top_k": top_k} return best_params # 调用函数并获取最优参数 best_parameters = optimize_chunk_size_and_similarity("./data/") print(f"Best Parameters: {best_parameters}") ``` --- #### 三、AMD Renoir 移动端功耗与温度管理 对于搭载 AMD Renoir 处理器的笔记本电脑，用户可能面临功耗过高或散热不良等问题。为此，开源项目 **Renoir-Mobile-Tuning** 提供了一种灵活的方式来控制系统功率和温度上限[^3]。 该项目的主要功能包括但不限于： - 动态设定 CPU/GPU 频率； - 控制风扇转速以改善散热条件； - 设置 TDP 上限从而降低整体能耗。 其核心实现依赖于 Linux 内核接口以及 ACPI 协议支持，因此熟悉 C/C++ 编程语言有助于进一步定制需求。 --- #### 四、指令微调领域资源汇总 关于 Instruction Tuning 方面的研究进展和技术资料整理工作，Awesome-instruction-tuning 开源仓库堪称典范[^4]。该库收集了大量高质量的数据集、预训练模型及相关学术论文链接，非常适合希望深入了解此方向的研究人员或者开发者参考学习。 访问地址如下所示： https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-instruction-tuning --- ###
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