A-Tune v1.2.0 已经发布，系统性能自优化软件

2023 大语言模型技术报告.pdf

此版本更新内容包括：

更新内容

删除多余的benchmark结果记录文件由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/579
增加日志调试信息，与上下文保持一致由 @Caohongtao 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/584
Fix spelling error 由 @zhangdiandian 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/577
适配不同版本mysql在server.yaml中的执行路径由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/595
【安全】修复define命令可能存在的路径穿越问题由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/588
prevents the atune-engine startup failure due to lack of openbox 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/602
新增mysql执行路径判断，修复mysql离线调优后，回退配置失败的问题(tuning --restore) 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/594
无法获取函数循环的毫秒级时间差由 @Caohongtao 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/580
Add the configuration and usage description of the security certificate to the atune-engine and check whether the certificate exists. 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/601
禁止非root用户使用upgrade更新数据库由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/599
基于迁移学习的动态调优算法设计与实现--修改optimizer，parser文件，为transfer-learning-based bo optimizer增加入口由 @weirukai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/570
使用新的mysql_sysbench_benchmark.sh替换benchmark.sh 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/583
Close the file object in a timely. 由 @Caohongtao 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/587
update readme 由 @gaoruoshu 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/582
可视化由 @anonymousZZG 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/589
A-Tune识别应用场景及动态推荐调优参数的实现-修改分类识别python接口由 @gentingmai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/573
基于迁移学习的动态调优算法设计与实现--修改go文件，实现通过yaml读取history_path参数由 @weirukai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/571
define 命令新增server端参数合法性校验由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/592
禁止collection和train命令中通过软连接来实现文件覆盖由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/591
二分法性能检测工具的实现由 @Anjie Yang 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/581
基于迁移学习的动态调优算法设计与实现--新增基于迁移学习的贝叶斯优化器由 @weirukai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/568
A-Tune识别应用场景及动态推荐调优参数的实现-修改分类识别go客户端和服务端代码由 @gentingmai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/574
A-Tune识别应用场景及动态推荐调优参数的实现-完善用户手册由 @gentingmai 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/575
改变analysis中生成.csv 文件的生成路径，修复analysis启动失败由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/603
多系统交叉验证性能工具：uptade2 由 @westtide 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/566
prepare for v1.2.0 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/604
Improved nginx benchmark robustness 由 @ZhouPengcheng 贡献 https://gitee.com/openeuler/A-Tune/pulls/578