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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='m' AND hobby ='fishing'; 当userinfo表的数据量不大的时候，可以通过在salary，age，gender，hobby列上建立索引来满足需求。但是如果userinfo表的数据量非常大，同时一张表的标签数非常多的时候，上述语句就不能满足诉求，因为如下原因：

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常用证书类型 中国农业银行 中国平安 金融、银行、保险 有严格的数据保密要求 希望在网站地址栏展示身份信息 EV 教育部 淘宝、京东 百度、新浪、今日头条 上海证券交易所 国家电网 外交部 华为云 教育、政府、互联网 有严格的数据保密要求 无需在网站地址栏展示身份信息 网站后期有多个新增站点的需求

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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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预览大屏数据 在地理搜索中，重新设定地理位置，柱状图则只显示对应位置的数据。 图10 预览过滤数据 交互功能验证无误后，单击大屏开发页面右上方的发布按钮，配置发布参数，将大屏发布和分享给其他用户。 图11 发布和分享大屏 父主题： 如何使用 DLV

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操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产

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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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组合应用模板 对于教育、电商、医疗、零售等行业，ROMA Connect提供了定制化的集成模板，以帮助不同领域的企业在特定的场景中快速实现应用间的集成。 以下是一些行业特定的ROMA Connect集成模板介绍。 教育行业 帮助学校、教育机构和在线学习平台实现学员数据管理、教学资源共享、课程管理等方面的集成，主要包括：

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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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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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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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。 解决方案： 依托蜂云SaaS服务平台，提供集视频汇聚、视频远程巡店与智能分析的一体化运营方案，围绕云视频管理、智慧巡检、智能AI分析三大核心服务，助力零售连锁构建智慧门店体系，实现数字化运营与规范化管理的一体化融合，特别适合如下类型和行业： 拥有多家连锁商店的传统零售商家希望实现智慧化线上巡检，降低运营成本

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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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特性，旨在汇聚国内优秀工业软件课程、产品，为培养百万级工业软件人才提供学习底座。 基于工业软件产教融合云平台为高校用户提供教育版工业软件的统一入口，所有教育版工业软件均基于华为云部署，课题针对部署过程中的技术实现方式、技术难点等进行研究，并面向工业软件企业提供技术测试和技术验证服务。

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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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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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