各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建数据库以及线下数据库，数据无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行分析，构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索。

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实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离，用户无需关心计算任务拆解和组合过程，

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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冷热分离 开启冷存储 冷热数据分离 扩容冷存储 父主题： 用户指南

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参数 参数说明 数据集 迁移前源数据对应的数据集。 数据集实例 迁移前源数据的数据集实例。 源数据引用变量名 修改源数据引用变量名，以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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冷热分离概述 CloudTable HBase支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 冷热分离特性仅支持HBase 2.4.14及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访

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冷热分离概述 CloudTable Doris支持冷热分离功能，将数据分类存储在不同介质上，有效降低存储成本。 CloudTable Doris冷热分离特性仅支持Doris 2.0.5及以上版本。 冷热分离场景下，热盘不支持缩容。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同

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certificatePath: xxx // 启用https时证书路径，实例未开启双向认证或不启用https场景，该配置可以不填 # 数据源配置 - 必选 sources: ds1: // 数据库直接点配置, 需要和MAS服务中连接池中命名一致 driverClassName:

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选高级特性中冷热分离，创建后的集群就开启了冷热分离特性。 创建集群可以参考创建HBase集群。 图1 开启冷热分离 父主题： HBase冷热分离

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创建表：创建含有冷热分离策略的数据表，其中存储策略值必须为hot_to_cold。 写数据：新数据会按照信息导入到对应的数据表中。在ClickHouse中，每次数据写入都会生成一个新的Part，以保证冷数据的Part在不受影响的情况下写入新数据，满足冷热数据同时存储的需求。 冷热分离：数据存

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冷热数据分离 GeminiDB Influx在同一数据保留策略（Retention Policy，简称RP，包含数据保留时长，备份个数等信息）里实现了冷热数据分离，系统会根据RP中用户设置的冷热数据分界线自动将符合转冷条件的热数据归档到冷存储中。 背景 在海量大数据场景下，时序数

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Doris冷热分离 Doris冷热分离介绍 配置Doris冷热分离 父主题： Doris企业级能力增强

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certificatePath: xxx // 启用https时证书路径，实例未开启双向认证或不启用https场景，该配置可以不填 # 数据源配置 - 必选 sources: ds1: // 数据库直接点配置, 需要和MAS服务中连接池中命名一致 driverClassName:

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