中软国际数据治理专业服务解决方案实践

广州，华南-深圳，西南-贵阳一 源码源配置 工作流配置 模板配置工作流：提供系统内置构建模板和用户自定义模板功能。 图形化配置工作流：提供基于界面化的插件直接配置工作流的能力。 支持区域： 华北-北京一，华北-北京四，华东-上海一，华东-上海二，华南-广州，华南-深圳，西南-贵阳一

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中立 苏州万国数据中心 苏州-国科 联通 苏州国科数据中心 苏州-苏研所 华为 苏州华为研究所 苏州-坤汇 中立 苏州坤汇网络 苏州-吴江 移动 苏州移动数据中心 上海-万国 中立 上海万国数据中心 上海-宝信 移动 上海宝信数据中心 上海-光环 中立 上海光环新网数据中心 杭州-杭钢

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原则下，深圳用户和香港用户的访问流量将按照如下情形分配： 深圳用户的访问流量将有80%被分配到终端节点组1，剩余20%被分配到终端节点组2。 香港用户的访问流量将有80%被分配到终端节点组2，剩余20%被分配到终端节点组1。 图1 跨国访问流量调度 在该示例中，对于深圳用户来说，

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name: '深圳北站', address: '深圳市龙华区致远路28号' }); ES5示例 HWH5.openLocation({ latitude: 22.610036, longitude: 114.029313, zoom: 11, name: '深圳北站'

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州、华南-深圳、西南-贵阳一、东北-大连 软件发布库基础操作 查看/编辑软件包详情 快速上手软件发布库 通过软件发布库页面手动上传软件包。 通过编译构建任务发布软件包到软件发布库。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二、华南-广州、华南-深圳、西南-贵阳一、东北-大连

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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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基本面的变化。封测炒一大波后，可能会转向设计，龙头韦尔随时可能新高，而猛股则可能是$紫光国微(SZ002049)$，即将历史新高主升浪。不管大盘是向上突破年线，还是向下二次探底，二季度拥抱核心科技都是最佳策略，即使大盘调整，核心科技的调整压力，也会明显低于大消费与农业。//@似水

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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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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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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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南-广州、华南-深圳、西南-贵阳一 编辑应用 部署应用 权限管理 参数管理 部署服务提供参数管理能力，支持字符串、环境、枚举三种类型参数，实现部署应用时应用配置的动态替换。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二、华南-广州、华南-深圳、西南-贵阳一 参数管理

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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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、华南-深圳、西南-贵阳一、东北-大连 管理者仓库锁定 为防止任何人破坏即将发布版本的代码仓库，管理员可以锁定仓库，在锁定仓库后，任何人都无法向任何分支提交代码（包括管理员本人）。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二、华南-广州、华南-深圳、西南-贵阳一、东北-大连

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华南-深圳、华东-上海一、华东-上海二、华北-乌兰察布一、华北-北京四 Debian 镜像名称：Debian 10.2.0 64bit with ARM 发布上线 内核版本：4.19.0-8-arm64 发布区域：中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、华南-广州、华南-深圳、华东

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、“华东-上海一”、“华南-深圳”、“华南-广州”或“西南-贵阳一”。 查询目标产品。 选择“未集成”筛选条件，查找符合条件的产品。更多查询方式请参见查看产品集成列表。 开启接收检测结果。 在目标产品列框，单击“开启集成”，开启接收来自该产品的检测数据。 启用产品集成后，约5分钟后即可接收到产品上报的数据。

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Schools数据实体 Students：表示学生，用于存储学生信息（如姓名、性别、年龄、班级、学校等）。其中，学校为“参考对象”类型，参考Schools数据实体。 图2 Students数据实体 并通过这两个数据实体分别创建了如表1所示的数据实例。 表1 数据实例 数据实体 数据实例 实例信息

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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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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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