图引擎服务 GES

String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_id 是 String 图actionId。 枚举值： export-graph 请求参数 表3 请求Header参数 参数

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参数类型 描述 graph_backup_id 否 String 启动图时关联的备份ID，设置此参数时，表示从备份进行启动；如果为空，表示从上次关闭图时的状态启动。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 job_id String 启动图任务ID。请求失败时字段为空。

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扩容图(2.2.21) 功能介绍 扩容图规格。 扩容图以后所有索引（复合索引和全文索引）都需要重新创建。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1

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table"。 单值类型数据，例如数字图，需要将x-column参数值给成"single"。 包含维度列图表：x-column配置为时间列字段，y-column配置为col1:col2。其中col1为聚合列，col2为数据列。 柱状图类型图表：x-column配置为"bar"，y-column配置为col1

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project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 keep_backup 否 Boolean 删除图后是否保留备份，默认保留1个自动备份和2个手动备份。该查询参数为空时，表示不保留。

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导入图（2.1.14） URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=import-graph 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。

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如果设置为true，十亿增强版-规格版图支持全文索引，创建图时会创建 云搜索服务 集群。 说明： 开启全文索引功能。如果 CSS 服务已经部署，图实例会自动创建 CS S集群，图创建时间较长。如果CSS服务没有部署则图创建失败。 enable_hyg 否 Boolean 该参数只对持久化版规格图生效。 crypt_algorithm

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table"。 单值类型数据，例如数字图，需要将x-column参数值给成"single"。 包含维度列图表：x-column配置为时间列字段，y-column配置为col1:col2。其中col1为聚合列，col2为数据列。 柱状图类型图表：x-column配置为"bar"，y-column配置为col1

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nappy。 GAUSS-04713: "Failed to create partition directory %s when loading data to partitioned DFS table" SQLSTATE: 08000 错误原因：HDFS分区表导入数据时在创建分区目录失败。

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十亿增强版-规格版图支持全文索引，创建图时会创建 云搜索 服务集群。 说明： 开启全文索引功能。如果CSS服务已经部署，图实例会自动创建CSS集群，图创建时间较长。如果CSS服务没有部署则图创建失败。 enableHyG 否 Boolean 该参数只对持久化版规格图生效。 cryptAlgorithm

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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existing Terraform working directory by creating initial files, loading any remote state, downloading modules, etc. This is the first command

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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n_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 GLMv4-9B 在训练开始前，针对ChatG

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