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、模型压缩、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。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作： 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练

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用户公有云帐户欠费给 云审计 服务带来的影响？ 当用户公有云帐户欠费时，云审计服务依旧可以接收所支持服务发送的操作信息，但只能保存近7天的操作记录。因为7天之前的历史操作记录会以事件文件的形式实时保存至OBS桶，而将事件文件存储于OBS桶所产生的流量需要付费。 此时只能对追踪器执行“删除”操作。

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强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定

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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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数字化管理：纺织服装供应链平台依托信息技术，将供应链上的各个环节数字化管理，实现信息的实时共享和透明化。通过平台，参与者可以更加高效地进行订单管理、库存管理、生产计划等操作，从而提高供应链的响应速度和灵活性。 业务流程优化：平台通过优化供应链的业务流程，减少环节和时间的浪费。例如，通过智能化的预测和规划，可以提前

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方案主要由华为云计算底座、AI智能及客户联络产品形成面向客户服务、营销全流程的解决方案。 通过智能化的底层，赋能到客户服务业务的售前、售中、售后阶段，为企业做效率提升。 结合智能化能力，以及华为云盘古大模型能力，应用到语音、在线业务中，进行营销触达。 通过对过程中的客服联络产生的交互信息

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当前有哪些激励政策？ ①当前面向合作伙伴的激励政策： 《2023年合作伙伴生态核心图机会点共享专项激励》，该政策已过期，后续会延续，政策负责人盛亚会； ② 向华为云内部员工的激励政策：《SaaS销售专项激励》、《华为云计算云生态专项激励方案》； ③PCE的核心是商机互换，伙伴共享3个PO机会点

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让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。

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科学计算大模型训练类型选择建议 中期天气要素预测模型的训练类型选择建议： 中期天气要素预测模型的训练支持预训练、微调两种操作，如果直接使用平台预置的中期天气要素预测模型不满足您的使用要求时，可以进行预训练或微调。预训练、微调操作的适用场景如下： 预训练：训练用于添加新的高空层次

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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AI模型的参数及

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伙伴要满足哪些条件才能收到华为云共享的商机（HO）？ 伙伴想要获得华为云共享的HO，在成功加入合作伙伴共拓计划后，满足如下两个条件之一，则有机会获得华为云共享的机会点HO： 1）伙伴发展路径进入“差异化”阶段； 2）伙伴发展路径进入“已认证”阶段且近12个月内有3个已经签单且完成交付的PO。。 注

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在线客服缺乏好的话术，提升与客户之间的沟通效果 产品资料更新迭代快，缺乏好的载体能够高效快速的把知识流转运用起来 知识的使用效率低，新的知识运用的实际业务中需要花费3~8周的时间 容犀Copilot 是容联云最新打造的一款基于大模型话术挖掘及推荐的AI产品。基于历史会话数据和企业知识文档从0到1

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Network，CDN）的区别，以便根据使用场景综合选择。 表1 IEC与相关产品区别 产品名称 IEC CloudPond IEF IoT Edge CDN 定位 构建广域覆盖的分布式边缘云 构建部署在用户数据中心的边缘小站 基于云原生技术构建的边云协同操作系统 物联网边缘“小脑”

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间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMS E 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。

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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AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO

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导致管理难度大、成本高。此外，随着业务不断增多和业务云化，WAN网络中分支到分支、公有云、私有云的流向更加复杂，传统网络运维方式已难以适应业务的发展。 应用体验差：海量应用带宽共享，业务冲突导致体验不佳 随着Internet的普及，网络的覆盖范围和网络质量有了很大的提高，Inte

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造企业的技术架构，打通各层级的系统（如企业层的PLM、ERP、车间层的MES、控制层的SCADA、设备层的控制器、传感器等数字化设备或系统等），实现系统间的数据共享，从而提升企业的生产效率和灵活性。如果结合到企业生命周期和产品生命周期来理解，前者是从企业管理的角度来看的，后者是从生产的角度来理解的。

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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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AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO

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获取高质量数据难：高质量数据决定AIGC的高度，企业缺少准备契合行业和企业的高质量数据集的能力。 数据及模型安全保障难：数据是企业的高价值资产，如何防止数据泄露、安全风险是企业的难题。 优势 广泛纳入业界优秀大模型，快速接入模型，提供行业模型评测能力，对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。

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项目云资源规模如何计算？ 详看交付能力提升补丁发文附件1。 父主题： 项目报备

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