中软国际数据治理专业服务解决方案实践

Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)是配套华为泰山 服务器 （Arm架构）开发的AI加速卡，针对泰山服务器进行硬件调整，不支持其他类型的服务器。在业务软件开发上，Atlas 300 AI加速卡(型号 3000)与Atlas 300 AI加速卡(型号 3010)使用相同的软件框架（Matrix）和API接口，业务代码可以通用，两者的

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，所以先介绍了事中的处理。但当我们处理完问题也完成了事后复盘，就需要考虑未来的事前，尽可能的避免问题发生。 简单来讲，事前的话，就是要做好需求的结构化管理和需求的优先级管理，以及做好相关规范的宣导、人员的分配和能力的培养，这样就能够有效的避免或减小突发需求带来的影响了。 父主题：

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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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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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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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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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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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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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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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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- 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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，进入 云服务器 页面。 如果您的服务器已通过企业项目的模式进行管理，您可选择目标“企业项目”后查看或操作目标企业项目内的资产和检测信息。 勾选目标服务器，单击列表上方的“关联资产重要性”。 图1 关联资产重要性 在弹窗中“资产重要性”项选择对应的资产重要等级。 确认无误，单击“确认”，完成关联。

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文、英文、下划线（_）或中划线（-）组成的字符串。

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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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prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 分割特征时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 决策树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目 min_info_gain

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prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数 min_instances_per_node - 树分裂时要求每个节点必须包含的实例数目，默认为1 min_info_gain

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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主机迁移服务概不负责。 源端服务器导致的迁移问题免责申明。 因源端服务器的硬件(如磁盘、网卡）、软件(如OS、应用)、数据（文件）等损坏/配置不当/不兼容/业务量大/网络慢等因素引发的迁移问题，非主机迁移服务的问题，包括但不限于下面列举的问题。您可自行解决，若自行解决无果，您可以

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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