功能介绍 当一个事务长时间空闲且不提交，执行回滚操作时，会对数据库的资源和性能造成损耗。如果有大量的空闲事务长期不执行也不提交，在业务高峰期的时候发生回滚，性能损耗会较为严重。TaurusDB支持主动终止空闲事务，可针对不同类型的事务用不同的参数进行控制，当空闲事务超时后会被自动的回滚并断开连接。

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功能介绍 社区MySQL的LIMIT(N)/OFFSET(P)的SELECT语句，引擎层返回所有满足WHERE条件的行给SQL层处理，SQL丢弃OFFSET对应的P行，返回N行数据。当查询二级索引需要访问主表列的时候，引擎层还会先返回表获取所有需要的列信息。对于OFFSET的P远

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功能介绍 通用类 智能分类 证件类 票据类 行业类 智能文档解析

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功能介绍 应用镜像管理 可视化应用编排 应用部署调测 应用发布上线 我的应用管理 应用一键购买 应用一键部署 应用设备授权

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功能介绍 自然语言处理 包含如下子服务。 自然语言处理基础 （Natural Language Processing Fundamentals），为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析等场景中。

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功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、

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功能介绍 通用搜索 商品搜索

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功能介绍 数学优化求解器 数值计算求解器 高级计划与排程 二维切割

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功能介绍 实时语音识别 实时 语音识别 服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言和英语，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳，从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文

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功能介绍 在实时音视频控制台，您可以快速进行应用的创建、编辑等管理。同时，还提供了音视频互动质量指标监控服务，方便您进行数据分析。 表1 控制台功能介绍 分类 功能 功能介绍 应用管理 应用管理 支持用户创建并管理应用，应用创建后可以使用对应的App ID和 域名 进入互动频道。 录制配置

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功能介绍 视频点播控制台提供了音视频上传和管理、视频处理、音 视频审核 、音视频托管等功能。此外，您还可以查看点播资源的使用情况、TOP媒资等实时监控信息。 概览 登录视频点播控制台，进入“概览”页。可查看视频点播服务的使用情况，也可单击右上角的“快速上手”，快速操作VOD服务。 图1

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功能介绍 GaussDB (DWS)资源池的具体功能包括：并发管理、内存管理、CPU管理以及异常规则。 并发管理 并发，即资源池中的最大查询并发数。并发管理作为运行前管理，用于限制查询并发运行的数量，通过限制查询并发数降低资源争抢，保证资源的有序高效利用。 在资源池页面“短查询配置

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功能介绍 什么是算子下推（NDP） NDP(Near Data Processing)是云数据库TaurusDB发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点，并行

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功能介绍 在使用工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）服务前，建议您先了解iDME服务的基本概念，以便更好地理解服务提供的各项功能。其中表1展示了iDME的功能概览，数据建模引擎和数字主线引擎详细描述了iDME运行服务的功能概览。

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删除LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所

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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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loraServer网关上线后，注册LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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