中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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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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Linux块迁移时，实际迁移速率显示很低，远小于宽带的速率。 问题分析 出现这种现象的原因，一般但不限于以下场景： 磁盘中数据占有率较低。 磁盘中存储了大量的稀疏文件。 Linux块迁移，在执行迁移的过程中会对数据进行压缩，当需要迁移的磁盘块本身存储数据较少，或者是空的磁盘块，会导致数据压缩率很高（如：1

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一站式数据实时可视化大屏展示需求。 图1 Astro大屏应用业务全景 视频介绍 为什么选择Astro大屏应用 多种数据接入能力，在大屏资产中心里，可保存多种卡片，快速进行业务调整，随心所选 、高效复用。 同一租户下可配置组织划分，可以根据群体权限隔离，支持独立空间管理大屏。 预置

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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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表数据按照分布列生成的hash值与DN实例的映射关系，将数据分布到各DN实例。 优点：每个DN仅包含部分数据，占用整体空间小。 缺点：数据分布的均匀程度强依赖分布列的选择；JOIN关联条件不包含各自分布列的场景存在节点间数据通信的消耗。 大表、事实表。 RoundRobin 表数据按照轮询的方式依次分布到各DN实例。

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表数据按照分布列生成的hash值与DN实例的映射关系，将数据分布到各DN实例。 优点：每个DN仅包含部分数据，占用整体空间小。 缺点：数据分布的均匀程度强依赖分布列的选择；JOIN关联条件不包含各自分布列的场景存在节点间数据通信的消耗。 大表、事实表。 RoundRobin 表数据按照轮询的方式依次分布到各DN实例。

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子画面内容，设置画中画及全屏时使用。根据不同的layoutMode, 取值如下： 当layoutMode为全屏时，subMode取值： 0：本主 1：远主 2：远辅 3：本辅 当layoutMode为PIP，subMode取值： 0：隐藏（多流支持） 1：左上角 2：右上角 3：右下角 4：左下角

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单据，方法如下： 复制"E-cologyOA的单据同步到ERP_23-9-0"同步到OA的流 根据需要配置的单据名称，修改流名称，做到见名知意，比如现在同步供应商 修改全局配置 点击"下一步" 根据当前同步的具体单据，修改全局配置 全局配置参数说明 objType: B1单据对象

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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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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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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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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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其他使用问题 慢日志显示SQL语句扫描行数为0 SQL诊断结果中记录的行数远小于慢日志中的扫描行数 RDS for MySQL慢日志里面有毫秒级别的SQL 查看RDS存储空间使用量 错误日志报错The table is full 审计日志上传策略说明 自增字段取值 表的自增AUTO_INCREMENT初值与步长

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