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  • 通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏,进入数据屏列表页,选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写屏相关信息: 屏名称:根据业务场景,配置屏名称 屏描述:根据业务场景,填写屏相关描述,更清晰的描述屏业务场景 屏尺寸:支持预置尺寸和自定义尺寸,适配不同终端展示 图2 填写屏相关信息 OneSketch

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  • 容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • NLP模型推理常见错误及解决方案 推理 日志分析 方法 推理部署或者推理过程失败可以查看推理的日志进行原因分析,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 如果推理服务部署失败或者在运行过程中异常崩溃,ModelArts Studio会自动识别导致推理服务异常的原因,可首先在服

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  • 容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 数据治理解决方案数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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  • CV模型训练常见报错与解决方案 CV模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 CV模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创

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  • NLP模型训练常见报错与解决方案 NLP模型训练常见报错及解决方案请详见表1和表2。 表1 NLP模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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  • 预测模型训练常见报错与解决方案 预测模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 预测模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 训练后推理服务部署失败,报错“KeyError” 训练后推理报错“KeyError”: KeyError: '0.0' 训练类别特征列选择为数值类型列。

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  • 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,屏发布成功。 下线屏:单击页面右上角后,单击“下线”,屏下线成功。

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  • 多模态模型训练常见报错与解决方案 多模态模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 多模态模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时,数据集列表为空。 创建训练任务时,数据集选择框中显示为空,无可用的训练数据集。 数据集未发布。 请

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  • 云桌面大数据场景解决方案 简介 为大数据业务部署在华为云上的企业,提供一站式云上数据分析办公环境。

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  • 数据治理解决方案概述 数据治理解决方案是以 DataArts Studio 为核心产品,打造领先的数智融合生产线,面向行业落地水平、场景化解决方案 ,助力企业数字化升级,实现数据驱动精益管理,探索数据价值流通,在水平和行业两个方向构建可复制数据治理解决方案数据治理解决方案正在持续

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  • 科学计算模型训练常见报错与解决方案 科学计算模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 训练日志提示“TrainErrorCodes.NotEnoughTrainData”或“TrainErrorCodes

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  • 子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化,数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里,数据量从最初的MB、GB级数据量逐渐发展到现在的TB级数据量,在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下,数据库管理系统(DBMS)

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  • 子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 1000条 - 评测NLP模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB,目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为:3-1000条。 构建NLP模型数据集流程 在ModelArts Studio模型开发平台中,使用数据工程构建盘古NLP模型数据集流程见表3。 表3

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  • 统一编码时序预测分类模型 时序分类 csv 统一编码时序预测回归模型 时序回归 csv 统一编码表格预测分类模型 结构化分类 csv 统一编码表格预测回归模型 结构化回归 csv 时序异常检测模型 时序回归 csv 融合推荐分类模型 结构化分类 csv 融合推荐分类模型-极简模式 结构化分类

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  • 使用数据工程构建CV模型数据集 CV模型支持接入的数据集类型 盘古CV模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV模型数据集类型要求 基模型 训练场景

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