中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能

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大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被

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Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析，为安全事件的处置决策提供依据，实时呈现完整的全网攻击态势。 详细说明请参见态势感知工作原理。

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添加的数据有空间存放。 volatile-random：回收随机的键使得新添加的数据有空间存放，但仅限于具有“expire”字段集的键。 volatile-ttl：回收具有“expire”字段集中的键，且优先回收存活时间（TTL）较短的键，使得新添加的数据有空间存放。 allke

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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OBS的数据冗余存储方式是什么？ OBS采用Erasure Code（EC，纠删码）算法做数据冗余，不是以副本的形式存储。 在满足同等可靠性要求的前提下，EC的空间利用率优于多副本。 数据冗余存储策略为“单AZ”的桶，在AZ内的节点间使用EC算法做数据冗余；“多AZ”的桶在AZ内

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团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000

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Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 安全云脑通过对多方面的安全数据的分析，为安全事件的处置决策提供依据，实时呈现完整的全网攻击态势。 接入数据详细操作请参见接入数据。

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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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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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作业的计划时间和开始时间相差大，是什么原因？ 问题描述 如图所示，在作业实例监控页面查看作业运行记录时，发现作业的计划时间和开始时间相差较大。其中计划时间是作业预期开始执行的时间，即用户为作业配置的调度计划。开始时间是作业实际开始执行的时间。 图1 问题示例图 可能原因 这是因为

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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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检出的定义是什么 检出是在部件最新版本上创建出一个副本版本出来，用户可在此副本（可理解为草稿态的版本）上多次进行属性、BOM和关联文档的修改，确认修改后进行检入。 检入后会将部件升级一个小版本，最新修改的内容在小版本上体现。 检出后部件处于锁定状态，其他人不可再检出，且副本版本仅

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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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EC的配额是什么？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可管理的智能企业网关数量等。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 EC的资源类型和配额说明请参考约束与限制。 如何查看EC各项资源的配额请参考查看配额。

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PCE的定位是什么？ PCE计划的定位是联合共拓商业模式下的机会点协同机制。在这个协同机制中，伙伴与华为云就像“一个团队”基于共享机会点进行联合拓展，包括机会点识别、分享机会点、机会点确认、达成销售。 父主题： 机会点共享

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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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CSS服务使用的数据压缩算法是什么？ 云搜索服务支持的数据压缩算法有两种：一种是Elasticsearch默认的LZ4算法，另一种是best_compression算法。 LZ4算法 LZ4算法是Elasticsearch的默认压缩算法，该算法对数据的解压/压缩效率很快，但压缩率较低一些。

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APM指标数据采样策略是什么？ 在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用性能指标及调用链相关数据，不涉及个人隐私数据，详细内容请参见数据采集。 APM可以通过非侵入方式采集APM 探针提供的应用数据、基础资源数据、用户体验数据等多项指标。 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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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。 下线大屏：单击页面右上角后，单击“下线”，大屏下线成功。 图12 切换大屏发布状态 管理已发布大屏 已发布大屏支持编辑、预览、查看、复制和分享协作操作。

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