数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库大宽表属于哪一级模型 更多内容
  • 附录:大模型推理常见问题

    --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 父主题: 主流开源模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3

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  • 附录:大模型推理常见问题

    附录:模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len

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  • 附录:大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

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  • 附录:大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

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  • 附录:大模型推理常见问题

    附录:模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len

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  • 创建NLP大模型训练任务

    “微调”。模型选择完成后,参考1完成训练参数设置。 1 NLP模型微调参数说明 参数分类 训练参数 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古模型模型类型 选择“NLP模型”。 训练类型 选择“微调”。 训练目标 全量微调:在模型有监督微调过程中,对模型的全部参数进

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  • 管理NLP大模型训练任务

    管理NLP模型训练任务 在训练任务列中,任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,进入模型训练页面,可进行如下操作:

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  • 开发盘古大模型提示词工程

    开发盘古模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词

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  • 发布训练后的NLP大模型

    发布训练后的NLP模型 NLP模型训练完成后,需要执行发布操作,操作步骤如下: 在模型训练列页面选择训练完成的任务,单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面,单击“发布”。 图1 训练结果页面 填写资产名称、描述,选择对应的可见性,单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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  • 大模型微调训练类问题

    为什么微调后的盘古模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古模型中输入训练样本问题,回答完全不同 为什么微调后的盘古模型评估结果很好,但实际场景现很差 为什么多轮问答场景的盘古模型微调效果不好

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  • 附录:大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 父主题: 主流开源模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

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  • 附录:大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)

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  • 附录:大模型推理常见问题

    --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 父主题: 主流开源模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3

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  • 8大特色压测模型简介

    8特色压测模型简介 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践,提供了浪涌(突发流量)、智能摸高(系统性能摸底)、震荡(模拟高低峰)、TPS模式(压力自定义)等8模式,快速构建真实场景,助力产品压测场景覆盖率提升50%,满足客户全场景的压测诉求。 压力测试支持的8种模式如下:

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  • 源库用户属于Oracle

    源库用户属于Oracle Oracle为源增量同步时,DRS会对源数据库账号进行检查。 不通过原因 源库账号属于Oracle,而非用户本身,无法进行增量同步。 处理建议 使用用户本身的账号,不要使用Oracle自有的账号。 父主题: 数据库参数检查

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  • 创建科学计算大模型部署任务

    创建科学计算模型部署任务 模型训练完成后,可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面,模型类型选择“科学计算模型”,参考1完成部署参数设置,启动模型部署。

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  • 创建盘古NLP大模型SFT任务

    压缩后模型名称及描述。 参数填写完成后单击“立即创建”创建模型压缩任务。 步骤8:部署NLP模型 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击“创建部署”。 在“创建部署”页面,选择“盘古模型 > NLP模型”,单击“从资产选模型”,选择步骤7:压缩NLP模型步骤中压缩后的模型。

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  • ClickHouse数据查询

    。 关联查询必须join小 对于ClickHouse来说,原则上需要把多join模型提前加工为模型,但是在一些情况下,多个,甚至是维度变化比较频繁情况下,不太适合进行加工处理,不得已必须使用Join模型以实时查询到最新数据。那么join,建议2join

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  • ClickHouse组件使用规范

    【规则】关联查询必须join小。 对于ClickHouse来说,原则上需要把多join模型提前加工为模型,多个以及维度变化比较频繁情况下,不适合进行加工处理,必须使用Join模型以实时查询到最新数据。两个做join操作,建议join小,必须使用关联条件。小的数据量

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  • 数据仓库类型

    备注1:存算分离数据存储在OBS上,无需重分布,但是元数据和索引存储在本地,仍然需要进行重分布。存算分离在重分布时,只支持读,元数据的重分布时间一般比较短,但是,如果上创建了索引,索引会影响重分布的性能,重分布完成时间与索引的数据量成正比关系,在此期间,只支持读。 存算

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  • 数据仓库规格

    带有h1的节点规格,规格详情请参见3。 存算一体本地盘规格,该规格存储容量固定,不能够进行磁盘扩容,只能进行节点扩容,规格详情请参见4。 步长指在集群变配过程中增大或减小磁盘大小的间隔大小。用户在操作时需要按照对应规格的存储步长来选择。 1 存算一体1:8云盘规格 规格名称

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