中软国际数据治理专业服务解决方案实践

开发大屏 开发页面 单击导入的项目（大屏Demo），单击进入项目。 如图1所示，单击“指挥看板”，进入页面。 图1 进入页面 单击“编辑页面”，进入页面的编辑状态，如图2所示。 图2 编辑状态 在模板页面中，删除组件。 按照规划，删除不要的组件，选择组件，右击鼠标，在弹出的下拉菜单中选择“删除”。

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已开通DBSS服务，详情请参见购买数据库安全审计。 操作步骤 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“数据安全运营 > 态势大屏”，进入“态势大屏”界面。 图1 态势大屏 单击“综合态势大屏”图片，进入“综合态势大屏”界面。

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已保存大屏。 发布大屏步骤 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左下角的企业项目选择企业项目。 在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击未发布的大屏，进入编辑页面。

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提交调测 查询调测详情 删除调测信息 启动和停止调测任务 父主题： 数据准备

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在协同授权配置页面编辑大屏权限。 选择授予的权限。 编辑授权：打开后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除大屏，同时支持基于大屏进行数据分析。 开启大屏的编辑权限，默认关联开启大屏的使用/查看权限。 导出授权：打开后可赋予成员使用权限。支持对大屏的分析，同时支持基于大屏进行数据分析。

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预览大屏 本章节介绍如何预览大屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集，参考可视化创建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据大屏。 预览大屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击大屏操作列“更多>复制”，弹出复制窗口，重命名后单击“确定”，复制成功。此时大屏转态为未发布，如果要发布请参见发布大屏章节。 父主题： 新建大屏

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在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击大屏操作列“更多>删除”，弹出删除窗口，单击“确定”，删除大屏。 父主题： 新建大屏

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DataArts Insight大屏致力于打造高度可视化、易上手的大屏搭建工具。 内置丰富的行业模板和素材内容，支持一键安装应用，快速搭建美观酷炫的大屏。 将可视化与叙事技术结合，支持多场景、多页面的故事性大屏。 图表配置精细化程度再提升，支持动画效果，更有助于气氛渲染。 数据指标、分析加工一键复用，加工效率高。

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击资产大屏右下角的“播放”，进入资产大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 资产大屏总览 展示当前工作空间内资产、受攻击资产、未防护资产、漏洞和弱配置资产的总数。 表1 资产大屏总览 参数名称

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新建大屏 大屏概述 创建大屏 配置全局参数 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 分享大屏 管理大屏 典型场景示例：搭建某商品销售数据的大屏

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运营大屏 所有可进行模糊查询的可视化应用都支持“%”和“_”通配查询，若需要指定查询，请加上“\”进行转义。 操作步骤 单击主菜单的“可视化”，默认进入“运营大屏”页面。 大屏详细说明可参见表1。 选择进入需要查看的大屏。 单击“导出”按钮可将大屏的数据导出至本地查看。 仅支持已开通专业版的局点用户使用导出功能。

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编辑大屏 本章节通过一个简单的示例向您介绍如何编辑大屏。 大屏开发页面总览 登录 DLV 控制台，在“我的大屏”页面，找到需要编辑的大屏，将鼠标移至该大屏图标上，然后单击编辑按钮进入大屏开发页面。 在大屏开发页面中，您可以根据业务需求设计和开发大屏，完成添加组件、页面布局、关联数据源和发布大屏等操作。

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推理、能力调测、边缘部署特性。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力

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面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的推理部署、模型评测、模型量化等功能。

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调账汇总：一般情况下是补偿，补偿金额也会退回到客户账户，其中现金退款优先用于当月实时消费以及偿还历史已出账账单。 信用额度支付总金额=消费信用额度支付金额+退款信用额度支付金额+调账信用额度支付金额。 信用额度支付总金额为负数时表示本期存在溢出金额，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。

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。 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 通过模型压缩可以降低推理显存占用，节省推理资源提高推理性能。 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署NLP大模型 调用NLP大模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用大模型。 调用NLP大模型 盘古NLP大模型应用开发

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1，则返回满足条件的第二个数据至最后一个数据。 示例1，满足查询条件的结果共10条数据，limit取值为10，offset取值为1，则返回的数据为2~10，第一条数据不返回。 示例2，查询总数20条，期望每页返回10条数据，则获取第一页数据，入参offset填写0，limit填写

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1，则返回满足条件的第二个数据至最后一个数据。 示例1，满足查询条件的结果共10条数据，limit取值为10，offset取值为1，则返回的数据为2~10，第一条数据不返回。 示例2，查询总数20条，期望每页返回10条数据，则获取第一页数据，入参offset填写0，limit填写

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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