中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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大屏列表 功能 大屏列表。 表1 SLA项 SLA项 定义 请求成功率 >=99.9% 可用性 Tair1 数据一致性 最终一致，不一致时长<1分钟 吞吐量 4000tps TP50请求时延 3000ms TP99.9请求时延 3000ms 注意事项 无 调用方法 GET URI

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租户整体大屏介绍 使用注册的华为乾坤帐号登录控制台，详细过程参见帐号注册。 租户大屏主要由资产网络和资产安全两大模块组成，具体模块内容介绍如表1所示。 图1 租户整体大屏 在控制台左上角，选择“大屏 > 租户整体大屏”。 单击页面上，支持用户自定义租户大屏，资产网络和资产安全图表均最多支持选择4个。详细参见表1。

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单击“JS错误列表”中，页面地址列的URL链接，展示该URL链接的详细性能数据信息。 图2 聚类分析 页面JS错误率趋势图：展示页面JS错误率、浏览量、影响用户比例。鼠标停留在折线节点处，可以展示该节点详细指标信息。 页面JS错误数据统计表：展示页面JS错误数据的统计时间、UID、标签、错误信息、错误栈以及操作。

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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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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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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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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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、组件和URL跟踪等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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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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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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创建NLP大模型评测任务 创建NLP大模型评测任务前，请确保已完成创建NLP大模型评测数据集操作。 预训练的NLP大模型不支持评测。 创建NLP大模型自动评测任务 创建NLP大模型自动评测任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。

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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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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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特定领域的数据时表现得更好，而另一些模型则可能在更广泛的任务上更为出色。 根据盘古大模型特点调整提示词。 直接使用在其他大模型上有效的提示词，可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。为了充分发挥盘古大模型的潜力，建议根据盘古大模型的特点，单独调整提示词。直接使用在其他大模型上有效的

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