中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    洛阳大数据产业园 更多内容
  • 创建盘古NLP大模型SFT任务

    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模型 本样例场景实现NLP模型的训练操作。 步骤7:压缩NLP模型 本样例场景实现NLP模型的压

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  • 大Bitmap初始化

    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

    DevOps的3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模型能力与规格 盘古NLP模型是业界首个超千亿参数的中文预训练模型,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

    Astro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屏应用基础版”、“Astro屏应用专业版”和“Astro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

    创建科学计算模型部署任务 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“科学计算模型”,参考表1完成部署参数设置,启动模型部署。

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  • 获取大屏组件列表

    参数 参数类型 描述 id String 屏ID。 最小长度:0 最大长度:128 name String 屏名称。 最小长度:0 最大长度:32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 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模型训练任务 创建NLP模型微调任务 登录ModelArts Studio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模型”,训

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  • 大模型微调训练类问题

    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,使盘古模型效果最优 如何判断盘古模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古模型是否正常 如何调整推理参数,使盘古模型效果最优 为什么微调后的盘古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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  • 管理NLP大模型训练任务

    管理NLP模型训练任务 在训练任务列表中,任务创建者可以对创建好的任务进行编辑、启动、克隆(复制训练任务)、重试(重新训练任务)和删除操作。 登录ModelArts Studio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”,进入模型训练页面,可进行如下操作:

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  • delete大表数据后,再查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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  • delete大表数据后,再次查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再次查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。

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  • 隐私号码城市覆盖信息

    石家庄 0311 唐山 0315 邢台 0319 张家口 0313 河南 安阳 0372 鹤壁 0392 焦作 0391 开封 0378 洛阳 0379 漯河 0395 南阳 0377 平顶山 0375 濮阳 0393 三门峡 0398 商丘 0370 新乡 0373 信阳 0376

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  • delete大表数据后,再查询同一张表时出现慢SQL

    delete数据后,再查询同一张表时出现慢SQL 场景描述 一次性删除多条宽列数据(每条记录数据长度在1GB左右),再次对同一张表进行增删改查时均执行缓慢,20分钟左右后恢复正常。 场景案例 假定max_allowed_packet参数大小为1073741824。 创建表。 CREATE

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  • 运营内容

    建设的具体实施,并提供后期的网络运营维护工作;同时投入5G MEC边缘 云服务器 为项目内5G网络专网专用提供应用环境,以5G数据边缘分流的形式,实现5G业务数据安全有效。MEC边缘 服务器 由联通提供,并同时能够支持中试中心5G业务的复用。在5G+装备制造/5G+3C电子制造创新应用成

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  • ModelArts Studio大模型开发平台使用流程

    。 训练NLP模型 压缩NLP模型 通过模型压缩可以降低推理显存占用,节省推理资源提高推理性能。 压缩NLP模型 部署NLP模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署NLP模型 调用NLP模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用模型。 调用NLP模型 盘古NLP大模型应用开发

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  • 存在大Key/热Key,有什么影响?

    情况。 客户端执行命令的时延变大。 对Key进行的慢操作会导致后续的命令被阻塞,从而导致一系列慢查询。 导致实例流控。 对Key高频率的读会使得实例出方向带宽被打满,导致流控,产生大量命令超时或者慢查询,业务受损。 导致主备倒换。 对Key执行危险的DEL操作可能会导致主节点长时间阻塞,从而导致主备倒换。

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP模型训练流程与选择建议 NLP模型训练流程介绍 NLP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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  • 配置Elasticsearch集群大查询隔离

    配置Elasticsearch集群查询隔离 场景描述 查询隔离支持对查询请求进行独立管理,将高内存、长耗时的查询请求进行隔离,保证节点内存安全。在节点堆内存使用率过高时,触发中断控制程序,根据选择的中断策略将其中一条查询请求进行中断,取消其正在运行的查询任务。查询隔离同时支持全局查询

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算模型能力与规格 盘古科学计算模型面向气象、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模型开发平

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  • 查看NLP大模型训练状态与指标

    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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