科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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数据计算 算子简介 名称：数据计算 功能说明：按照表达式进行数值计算，计算的结果赋值给某个属性。举例：原消息中有温度属性，其数值是以摄氏度数值表示，可以通过本算子设置计算公式，将摄氏温度计算转换成华氏度读数再赋予给原来的温度属性，或者可以选择将计算转换后的数值赋予一个新属性。 约

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部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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Hadoop分布式文件系统（HDFS）使用三副本保存数据，磁盘空间利用率仅33%，单盘利用率低于70%。 方案架构 针对传统企业在大数据场景面临的问题，华为云提供了基于 对象存储服务 OBS作为统一数据湖存储的大数据存算分离方案。 图1 基于OBS的华为云大数据存算分离方案 华为云大数据存算分离方案基于对象存储服

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调用科学计算大模型 使用“能力调测”调用科学计算大模型 使用API调用科学计算大模型 父主题： 开发盘古科学计算大模型

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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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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假设，待导入的表单中包含5条数据，成功执行导入操作后，调用次数算6次，即5条数据加一次导入动作。 图2 数据导入 表单导出，导出任务算一次、数据下载算一次 图3 导出数据 图4 数据下载 表单调用次数（运行态） 表单提交，算一次 图5 表单提交 数据管理页编辑操作，算一次 图6 编辑 数据管理页新增操作，算一次

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移工作。 介绍数据迁移前的准备工作、元数据导出、数据拷贝、数据恢复等内容。 Hadoop数据迁移到华为云 MRS 服务 本实践使用华为云 CDM 服务将Hadoop集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 HBase数据迁移到华为云MRS服务 本实

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r参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。 查询科学计算大模型调用详情API GET /tasks/{task_id} 父主题： 调用科学计算大模型

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用户可以在数据湖探索的租户授权的队列中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后， DLI 可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下

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单击“配置”，选择“全部配置”。然后在搜索框中搜索spark.driver.memory和spark.executor.memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_M

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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Dynamics统计，一项石油勘探工作采用本地计算集群进行分析，需要2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩短至数周。并且可以节约一大笔硬件采购费用以及后续维护费。使用竞享实例配合OBS等数据存储服务可以创建经济高效，可扩展的计算集群，为能源勘探解决方案提供高性价比算力支持。 芯片设计 场景概述

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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查看科学计算大模型部署任务详情 部署任务创建成功后，可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时，表示模型已成功部署，可以进行调用。 此过程可能需要较长时间，请耐心等待。在此过程中，可单击模型名称可进入详情页，查看

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窄依赖对优化很有利。逻辑上，每个RDD的算子都是一个fork/join（此join是指同步多个并行任务的barrier）：把计算fork到每个分区，算完后join，然后fork/join下一个RDD的算子。如果直接翻译到物理实现，是很不经济的：一是每一个RDD（即使是中间结果）

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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