中软国际数据治理专业服务解决方案实践

一站式数据实时可视化大屏展示需求。 图1 Astro大屏应用业务全景 视频介绍 为什么选择Astro大屏应用 多种数据接入能力，在大屏资产中心里，可保存多种卡片，快速进行业务调整，随心所选 、高效复用。 同一租户下可配置组织划分，可以根据群体权限隔离，支持独立空间管理大屏。 预置

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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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进入目标工作空间管理页面 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 在安全大屏页面中，单击“新增自定义大屏”。 在AstroCanvas中创建自定义大屏，详细操作请参见新增自定义大屏。 父主题： 安全大屏

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产

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SAP监控大屏 通过配置Grafana SAP监控大屏，您可以在Grafana监控大屏上实时了解各应用资源使用情况、告警情况以及SAP系统运行情况。 前提条件 已安装监控Agent，如未安装，请参见安装监控Agent进行安装。 安装并已启动Grafana，SAP 监控大屏基于Gr

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高于实例当前的大版本，如当前为12，目标版本需要是13或14。 is_change_private_ip Boolean 是 是否将实例内网IP切换到目标大版本实例。 true：升级后切换当前实例的内网IP到目标大版本实例。 false：升级后当前实例的内网IP不变，目标大版本实例使用新的内网IP。

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8大特色压测模型简介 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大模式，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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大屏在线视频抽检数据（API名称：queryOnLineVideo） 功能介绍 大屏在线视频抽检数据 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128 name String 大屏名称。 最小长度：0 最大长度：32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 大屏Page列表。 数组长度：0 - 100

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创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型微调任务 登录ModelArts Studio大模型开发平台，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”，单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，模型类型选择“NLP大模型”，训

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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步骤4：评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5：发布文本类数据集 本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6：训练NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压

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管理NLP大模型训练任务 在训练任务列表中，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大模型开发平台，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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创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，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“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。

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