Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势： 超强写入 小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展 基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。

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专属主机与专属云的区别？ 场景方面 专属云可以配套专属分布式存储、专属企业存储、专属裸金属 服务器 等专属服务，提供完整的资源隔离方案。 专属主机则只能提供计算隔离主机，使用更灵活，适合对计算资源隔离、使用灵活性有要求的客户。 功能方面 专属云需要独立开通专属云账号，专属云资源和公共

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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创建弹性云服务器 弹性云服务器C6h实例介绍 C6h实例为弹性云服务器下的一款裸金属产品，相比于普通的裸金属产品，C6h实例除了提供标准的以太网卡，还提供了一个支持RoCE协议的网卡，而RoCE协议相比于普通的以太协议最大的优势在于时延极低，特别适合HPC场景低时延业务。 购买弹性云服务器

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实验资源所消耗的费用是如何计算的？ 实验资源费用将根据用户选择的云服务产品规格、计费模式、使用时长进行计费。 父主题： 微认证实验常见问题

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及

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资源id，用于区分各个计算资源。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 message String 成功响应的消息。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。

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计算资源说明 每个作业的运行依托的是后面的计算资源，所以需要管理员账号（主账号）提前购买计算资源。 若平台无计算资源，则投递的作业会出现等待情况，直至购买了计算资源或者任务超时才会停止。 单击平台右上角的账号名称，会出现账号的相关操作，包括系统资源，系统配置等。注意这里只有管理员

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} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见 API Explorer 的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 OK 错误码 请参见错误码。 父主题： 密钥管理

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通用计算型 概述 通用计算型专属主机提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不

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通用计算型 通用计算型单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署通用类业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含C系列，S系列，M系列，kC系列，kM系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 通用计算型单元 名称 算力配置

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说明 参与计算的参数 是 参与计算的参数。 多个参数以,分割。 函数 是 函数。 相关函数的类型。可以从下拉框选择，例如：加、减、乘、除等。 输出参数 用户可以在之后的执行动作中调用该输出参数，输出参数说明请参见表3。 表3 常用函数输出参数说明 参数 说明 计算结果 计算结果。 三角函数

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管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面

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KVM 通用计算型S3 概述 S3型弹性云服务器搭载了英特尔® 至强® 可扩展处理器，综合性能显著提升，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。 适用场景 网站和Web应用 轻量级数据库及缓存服务器

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r3中产生的公共成本设置分摊比例，在部门A和部门C中进行分摊。 计算过程常见问题 Pod Request和Used的资源，应该根据哪个来估算成本，进行计算Pod的费用，Pod的CPU、内存使用量等资源指标是动态变化的，如何做到准确的估算？ 在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申

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好的性能。 矿业场景：将CloudPond部署在大矿周围的小型分矿场或洗煤厂，保障矿业应用低时延部署的同时，可以实现中心对各分矿场统一管控和运维。 媒体和文娱场景：下沉最先进GPU云服务器至本地，支撑客户图像处理、音视频渲染等业务。在CloudPond上部署实时和实时事件流应用程序，满足该类应用超低时延诉求。

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修改计算资源 修改计算资源节点。 命令结构 health edit compute-resources [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 描述 --force -f 否 是否强制操作。 --labels -l 否 需要添加或删除的标签列表。json数组格式。如：-l

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data 是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。

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