人才的需求。 方案架构 企业数智员工解决方案，通过积累丰富的行业知识并依托盘古大模型训练行业达模型，以及利用企业私有数据训练企业专有大模型，数智员工具备通识教育、职业培训和入职培训所需的能力。结合华为云能力，实现数智员工的记忆、思维、交互能力。 图1 业务架构 部署架构如下： 图2

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提供规范的数据模型、加工及服务能力，保障建模流程规范可控，使企业数据标准化。 方案架构 图1 架构图 方案描述： 基于华为云计算底座构建基于开源、易于开发、面向业务的大数据平台，实现数据的集中管理； 统一数据标准，统一统计口径，实现各业务系统间数据打通、端到端的数据处理及应用； 打造支撑企业战略发展的核心指标体系

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合重用，更高效地构建统一的数据-业务双中台/SaaS 为企业服务化中台整合、数字化中台转型提供强力支撑，为中小型企业提供最佳架构实践。 系统采用华为云容器服务部署应用，采用华为云RDS-MySQL作为数据库，采用D CS -Redis作为缓存服务，采用华为云ECS部署CI/CD服务。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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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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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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应用场景 游戏加速 行业痛点：游戏行业面临延迟大、丢包多、掉线频繁等问题，严重影响终端用户的游戏体验。其他很多类似行业也面临这些问题，例如在线教育、视频直播等。 解决方案：通过全球加速服务将游戏连接请求就近接入华为云，通过华为云的骨干网到达游戏 服务器 ，极大地缩短了公网传输路径，减

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针对以上难点，百望云票财税一体化解决方案提供了由华为云计算底座+百望的票财税一体化产品，遵从业界当先的管理架构、安全理念，面向集团型企业提供以发票为核心的数字化交易凭证的全流程管理。通过统一基础设施和技术架构、统一系统用户和权限、统一业务标准和数据标准、统一税费计算规则和纳税申报流

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教育应用市场RomaExchange环境部署 购买部署基线RomaExchange 配置RomaExchange 切换教育环境 父主题： 实施步骤

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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方案架构 基于华为云的分布式缓存服务Redis版、分布式消息服务 Kafka版、云容器引擎 CCE、云数据库 RDS for MySQL等先进技术云服务和杰峰的视频云+AI算法能力，打造了一套可快速适应连锁门店、透明厨房、雪亮工程、园区社区等多个垂直行业场景的视频云管理、智慧巡检及

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数据在云 Sdk::OpenCloudFile Sdk::Save Sdk::SelectSaveAsPath 父主题： 改造功能模块说明

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合是实现最优性能计算的必然选择。 2019年1月，华为宣布推出业界最高性能的基于ARM架构的服务器处理器——鲲鹏920，基于鲲鹏处理器打造了鲲鹏云服务和解决方案，拥有芯片、整机、云平台、数据库、大数据、人工智能、操作系统、云管等端到端自研能力的全栈云，全面支持“云+AI+5G”的多元新架构。

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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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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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，86400]，单位秒，当值为0时，表示时间窗口无穷大。 修改点位配置后，单击“下发配置”，将配置更新给边侧。 修改数据源配置，为了更清晰的看到点位清洗的效果，将数据源的配置进行修改，对点位MotorCurrent对应的数据源地址的值变换规则参数修改。将Min Value=100

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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