中软国际数据治理专业服务解决方案实践

JVM监控数据里GC次数为什么有小数？ GC次数按照平均值计算的，会出现小数。GC时间的单位为ms。 父主题： 常见咨询问题

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数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题

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存在大Key/热Key，有什么影响？ 类别 影响 大Key 造成规格变更失败。 Redis集群变更规格过程中会进行数据rebalance（节点间迁移数据），单个Key过大的时候会触发Redis内核对于单Key的迁移限制，造成数据迁移超时失败，Key越大失败的概率越高，大于512MB的Key可能会触发该问题。

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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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为什么HBase无法写入数据？ 问题现象 HBase无法写入数据，导致应用侧业务数据无法及时更新。 原因分析 Zookeeper连接数过多。 处理方法 建议业务代码连接同一个CloudTable HBase集群时，多线程创建并复用同一个Connection，不必每个线程都创建各自

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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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为什么日志没有设备数据？ 问题原因 当前设备固件版本在1.3.3及以后版本，需要手动收集日志。 手动收集日志 在华为HiLens管理控制台，单击左侧导航栏“数据管理（Beta）”，进入“数据管理”页面。 单击选中日志上传失败的设备，然后单击右上角的“保存所有日志”。 弹出“上传日志”对话框。

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我有现金券，为什么还是扣了余额？ 可能原因如下： 购买云商店产品：华为云发放的现金券，仅支持华为云通用云服务使用，不支持云商店产品使用（包括云商店联营商品）。 现金券具有限制条件：客户当前没有满足限制条件的现金券。 父主题： 扣费

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为什么页面数据存在微小的数据差异？ 成本中心计算摊销成本时，数据精度均为小数点后8位。页面展示的摊销成本，均按照四舍五入取小数点后2位，因此可能导致汇总数据和明细数据之间存在微小的精度差异。 示例：当前查询条件中，汇总的“未覆盖的按需支出”为258507.64元，未覆盖的按需支出明细为7

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为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码 为什么微调后的盘古大模型的回答会异常中断 为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好

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数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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数据集有哪些密级 数据集的密级包括外部公开、秘密、机密和绝密。密级的定义如下所示： 外部公开：指可在公司外部公开发布的信息，不属于保密信息。 秘密：是公司比较重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益受到一定损害，但影响范围有限；适合在体系、部门或特定组织范围公开的信息。 机密：对公司

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数据集有哪些密级 数据集的密级包括外部公开、秘密、机密和绝密。密级的定义如下所示： 外部公开：指可在公司外部公开发布的信息，不属于保密信息。 秘密：是公司比较重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益受到一定损害，但影响范围有限；适合在体系、部门或特定组织范围公开的信息。 机密：对公司

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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