中软国际数据治理专业服务解决方案实践

购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的 DataArts Studio 实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多

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ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。

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检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： 高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异 统一管控：智能

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能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。

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对仿真模型的分类管理，企业可根据自己的业务对仿真模型进行场景化的分类管理。支持业务场景分类的增加与合并，分类列表改变后，仿真模型自动进行合并。基于仿真平台，在线支持对仿真模型的共享与分享。 模具行业多工厂协同调度优化模型 基于仿真建模平台，构建模具多工厂协同生产调度仿真模型。基于

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报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有

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广泛纳入业界优秀大模型，快速接入模型，提供行业模型评测能力，对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。 安全可信 构建企业应用与大模型之间的安全隔离带，保障AI原生应用安全可信。 AI原生应用引擎功能介绍 AI原生应用引擎的主要功能如表1所示。 表1 AI原生应用引擎功能介绍

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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数据迁移与数据传输 数据迁移与传输方式概述 迁移外部数据源数据至 DLI 配置DLI读写外部数据源数据

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的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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程管理与记录；数据的可视化不够，分析缺少深度以及针对关键场景制作多版计划难度高、效果差的痛点问题。 本实践介绍如何通过杉数科技供应链智慧决策平台对供应链进行优化决策，实现： 计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合； 灵活可配置的分类与高效运

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针对待交换的数据在使用过程中的控制规则，对数据的使用进行保护，策略由数据提供方制定。 认证中心 对数据提供方、数据消费方的连接器Connector进行合法性认证校验，发放数字证书。 审计中心 记录存储数据在提供方与消费方交换过程中的日志，供查询、审计、追溯用。 数据分析应用 运行

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知识库包含标准件模型库、行业模型库、工业感知AI模型库、计划与决策优化模型库以及供应链协同智能调度优化模型库； 面向增量知识，建设基础支撑系统，提供新知识构建开发环境和能力，包含工业 AI开发平台 、工业AI运营平台、3D模型搜索引擎、工业服务者开发平台、数字化转型与精益生产方法论实践学习平台以及工业模型管理平台。

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架构强调高可用性，多数据中心部署确保数据与任务备份，即使遭遇故障，也能无缝切换至备用系统，维持模型训练不中断，保护长期项目免受时间与资源损耗，确保进展与收益。 大模型应用开发，帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多

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不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行OL

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能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求，包括用于严格可序列化的一致性的选项。

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但是不同的数据库之间很难做到数据共享，数据之间的集成与分析也存在非常大的挑战。 为解决企业的数据集成与分析问题，数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库（Data Warehouse）。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据，通过数据仓库特有的数据储存架构进行

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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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务软件进行高质高效的管理。 适用场景：云服务开发，微服务架构，自运营软件场景居多，比如公有云、互联网应用软件。 研发特点：商业决策和需求决策分离，需求决策向下授权。以微服务为作战单元小步快跑，快速规划持续交付，发布频繁，交付周期2~3周左右甚至3~5天，多采用DevOps敏捷模式

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数据安全与隐私 使用OCR服务，是否会保存用户数据

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解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志

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