大模型推理场景 大模型推理场景介绍 用公共推理服务进行推理 创建我的推理服务进行推理 通过AOM查看全量指标

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大模型推理场景介绍 常见的大模型包括大语言模型、多模态大模型、文生图大模型等，其中大语言模型支持文本生成，可以根据用户输入的提示词（prompt）进行推理，可广泛应用于以下领域： 问答系统：大语言模型可以处理自然语言，理解用户的意图，回答用户提出的问题。 内容生产：大语言模型可以

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内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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GaussDB (DWS)集群容灾场景介绍 概览 容灾，即在另一个可用分区（Region内）部署一个同构的GaussDB(DWS)灾备集群，如果生产集群所处的地理位置发生自然灾害，或者集群内部出现了故障从而导致生产集群无法正常对外提供读写服务，那么灾备集群可以切换为生产集群，从而保障业务连续性。架构图如下所示：

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索引位置偏移量，表示从查询到的大Key列表偏移offset条数据后查询对应的大Key信息。 取值大于或等于0。不传该参数时，查询偏移量默认为0，表示从第一条大Key开始查询。 limit 否 Integer 查询个数上限值。取值范围：1~100。不传该参数时，默认查询前100条大Key。 key_types

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Pipeline 的大小需要适当，大Pipeline可能会有OOM风险，也可能会造成网络阻塞；因为Redis 必须在处理完所有命令前，先缓存起所有命令的处理结果。这样会有内存的消耗，过大Pipeline造成内存上涨甚至OOM；对于单个命令数据长度较大的场景，需要适当的减小 Pipeline。

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数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题

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db操作（慎用）。 8 定期进行大key在线诊断 大Key访问是Redis使用中的常见问题。建议在控制台定期查看实例的大Key诊断报告。具体操作请参考大Key诊断。 9 割接结束后执行dbsize dbsize可以保证最终一致性，例如，在割接场景，无过期key，数据导入完成后的的

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10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 问： 10亿级数据量场景的解决方案有哪些？ 答： 有数据更新、联机事务处理OLTP、复杂分析的场景，建议使用云数据库 GaussDB(for MySQL)。 MRS 的Impala + Kudu也能满足该场景，Impala + Kudu可以在j

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方案概述 应用场景 该解决方案通过华为云GeminiDB+GaussDB(for MySQL)服务组合，提供一个开箱即用的秒杀大促数据库解决方案，适用于电商行业秒杀大促场景，客户对业务稳定性、性能要求高，同时对数据一致性有要求，保证不出现超卖。 方案架构 该解决方案可自动化完成

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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建议使用前先了解Redis的lua脚本特性，具体可参考Lua脚本。 lua脚本的执行超时时间为5秒钟，建议不要在lua脚本中使用比较耗时的代码，比如长时间的sleep、大的循环等语句。 调用lua脚本时，建议不要使用随机函数去指定key，否则在主备节点上执行结果不一致，从而导致主备节点数据不一致。 Lua脚本调试命令

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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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GaussDB(DWS)查询时索引失效场景解析 对表建立索引可提高数据库查询性能，但有时会出现建立了索引，但查询计划中却发现索引没有被使用的情况。针对这种情况，本文将列举几种常见的场景和优化方法。 场景一：返回结果集很大 以行存表的Seq Scan和Index Scan为例： Seq

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SQL同步场景使用。 mysql mysql mongodb MongoDB到DDS迁移场景使用。 mongodb mongodb redis-to-gaussredis Redis迁移到GeminiDB Redis，实时迁移场景使用。 redis gaussredis redi

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约束与限制 执行大Key和热Key分析会消耗CPU，建议在业务低峰时段执行大Key和热Key分析，降低CPU被用满的可能。 大Key分析使用限制和说明： 在大Key分析时，会遍历Redis实例中的所有Key，因此分析所需要时间取决于Key的数量。 如果要进行大key分析，建议在

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如HBase、开源Redis等等。选择何种数据库，需根据业务规模、成本、性能等指标来进行综合选择。这里介绍一种NoSQL数据库：GeminiDB Redis，在性能和规模上，可以满足IM系统对存储层的严格要求：海量数据存储、低存储成本、生命周期管理、写入吞吐大、读取时延低。 GeminiDB

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GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据 RTA（RealTime API）系统是满足实时精细化投放的技术手段，属于核心业务。广告平台在进行广告检索阶段，通过RTA接口向广告主询问其广告是否参与竞价，广告平台在接收到该信息后再进行广告检索召回，一个完整的RTA广告流程如下图所示：

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同步数据失败的处理建议： 分析源Redis是否存在大Key，如果源Redis存在大key，建议将大key打散成多个小key后再迁移。 确保目标Redis规格不小于源Redis。查看规格步骤参见查看实例信息； 参见Redis连接失败问题排查和解决。 排查源Redis规格和迁移机内存大小，迁

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报表、决策报表三种模式解决各种报表问题 业务人员自助分析，多种数据处理功能，可视化操作方式，个性化自主分析 多终端数据展现PC端/移动端/大屏 企业级管控平台，实现以IT为中心进行集中管理，借助智能运维轻松管控平台，保证可用性与易用性

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价，从而提升单个查询以及系统整体的吞吐能力。不过DN Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngath

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