基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输

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最近几天，最强分支是封测，猛股则是光刻胶龙头$容大感光(SZ300576)$与存储芯片封测龙头$深科技(SZ000021)$。原因很简单，因为它们在芯片大跌时，形态保持的最好，之前也没爆炒过，加上是新面孔。深科技创下了20年新高，与14年的深圳华强很像，可能是条潜在的大鱼，未来几

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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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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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文本 通过云数据库 TaurusDB关系型数据库持久化，主备部署 方案优势 技术先进、成本可控：通过盘古大模型NLP对话问答与文案生成 API能力，节省模型部署、训练与调参成本，通过集成开源运维、负载、CI/CD工具降低方案总体成本 专业工具、降本增效：通过应用管理与运维工具Se

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对企业现有IT系统现状的调研，摸清云化解决的突出业务问题，从而建立与业务相匹配的云战略和云架构规划，构建云治理体系、勾勒应用云化及云转型的路径。 制造、交通、物流、能源、汽车、金融、政企、零售、医药等 云架构规划咨询 制定企业上好云、用好云的架构，拉通IT基础设施现状与云化需求，通过云平台各组件的架构设计，

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NLP大模型训练流程与选择建议 NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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痛点二：云端生态不统一，业务实例分发困难，缺少丰富的金融云原生SaaS。 痛点三：流量治理层面难以满足数据敏感业务和时延敏感业务的高性能要求。 痛点四：智能终端的快速发展带来运营监管的难度，无法集中管理海量终端，实施有效的监管和运营。 痛点五：缺少跨中心的业务监控与治理能力，业务实例无法实现跨云迁移。

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盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平

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志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如w

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示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

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各国都在积极推动学生、教师和研究人员的交流与流动， 例如学生交换计划、奖学金项目和合作研究项目等，以增进不同国家之间的教育合作与了解。 国际社会致力于建立学历认证制度，确保学历的国际互通， 同时互联网教育为全球学生提供了更便利、灵活的学习机会，促进教育资源的共享与普及。 国际教育注重多语言的学习与教授，鼓励学生掌握多种语言能力，

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数据备份与恢复 备份桌面数据 恢复桌面数据

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数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据

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数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱 服务器 ，具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用，详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志，以了解设备的状态以及运行情况。

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数据采集与分析 数据采集与分析 父主题： 运维管理

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