中软国际数据治理专业服务解决方案实践

图1 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 单击综合态势感知大屏右下角的“播放”，进入综合态势感知大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 安全评分 展示当前资产安全健康得分。 表1

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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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开通专业版套餐的用户。功能模块套餐匹配及数据呈现，请参见表1。 图1 安全防护大屏 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“大屏 > 安全防护大屏”。 若只购买开通了华为乾坤安全相关服务，则默认进入安全防护大屏，无需选择。 （可选）对安全防护大屏进行设置： 单击按钮，可设置定时刷新的

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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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数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果 问题现象 某场景下SQL执行慢，涉及大表的SQL执行不出来结果。 原因分析 GaussDB (DWS)支持Hash、REPLICATION和ROUNDROBIN（8.1.2集群及以上版本支持ROUNDROBIN）分布方式。如果创建了H

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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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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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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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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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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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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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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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