中软国际数据治理专业服务解决方案实践

found可能是数据库上当前的连接数目已经超过了它能够处理的最大值 解决步骤： select count(*) from v$process --当前的连接数 select value from v$parameter where name = 'processes' --数据库允许的最大连接数

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return 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 完整样例代码和依赖包说明请参考：Python SDK概述。 查询所有数据库 DLI 提供查询数据库列表接口。您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下：

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数据库相关 创建数据库 删除数据库 查看指定数据库 查看所有数据库

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println("delete db " + dbName); } 含表的数据库不能直接删除，请先删除数据库的表再删除数据库。 数据库删除后，将不可恢复，请谨慎操作。 查询所有数据库 DLI提供查询数据库列表接口，您可以使用该接口查询当前已创建的数据库列表。示例代码如下： 1 2 3 4 5 6 7

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如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进

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费的详细介绍，请参见续费概述。 费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”中，查看与AstroCanvas相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 在使用AstroCanvas时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费

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批量删除最新大版本下的所有小版本 功能介绍 根据主对象ID和父模型ID，批量软删除最新大版本下的所有小版本。请您谨慎使用删除操作，删除后该数据将无法恢复。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservic

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大屏在线视频抽检数据（API名称：queryOnLineVideo） 功能介绍 大屏在线视频抽检数据 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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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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特性。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型压缩

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减少模型的参数量或计算复杂度，在尽量保持模型性能的前提下，减小其存储需求和推理时间，从而提升模型的部署效率，尤其在资源受限的环境中具有重要意义。常见的压缩方法包括剪枝、量化、知识蒸馏等。 步骤8：部署NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的部署操作。 步骤1：导入数据至盘古平台

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用户Token。通过调用IAM服务获取IAM用户Token接口，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。 最小长度：0 最大长度：8192 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128

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热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段使用较小的学习率，然后逐渐增加学习率，直到达到预设的最大学习率

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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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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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作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可

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使用mysqldump导出大表的注意事项 在使用mysqldump导出数据时，倘若添加–q(--quick) 参数时，select出来的结果将不会存放在缓存中，而是直接导出到标准输出中。如果不添加该参数，则会把select的结果放在本地缓存中，然后再输出给客户端。 如果只是备份小量数据，足以放在

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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mysqldump的6大使用场景的导出命令 背景描述 mysqldump是MySQL最常用的逻辑导入导出的工具，下面介绍几种常见使用场景。 mysqldump选项解析 表1 配置项说明 选项名称 说明 add-drop-table 每个数据表创建之前添加drop数据表语句。 events，E

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string) (Iterator, error) 查询指定范围内的键值，查询范围是左闭右开的。 GetKeyHistoryIterator(key string) (HistoryIterator, error) 查询某个键的所有历史值。 SaveComIndex(indexName string

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