数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱 服务器 ，具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用，详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志，以了解设备的状态以及运行情况。

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数据采集与分析 数据采集与分析 父主题： 运维管理

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盘古科学计算大模型能力与规格 盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发

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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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生产数据统计与分析 查询产品过站信息 查询生产进度信息 父主题： MBM Space使用示例

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科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度

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量预报系统的质量。它通过计算预报值与观测值之间的相关性来评估预报的准确性。ACC的计算涉及到预报值、观测值和气候平均值的差异，其值范围从-1到+1，值越接近+1表示预报与观测的一致性越好，值为0表示没有相关性，而负值则表示反向相关。 RQE 衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是

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表达式中使用。对变量进行定义，设置变量名称和变量的取值。 必选：否 子配置项：变量配置包括如下子配置项：变量名称、变量取值。 变量名称： 配置项英文名：variable 说明：变量名称，用户可自定义一个变量名称，计算时使用，以免配置计算表达式时使用jsonPath。 类型：STRING

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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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单击“查询/分析”，查看查询分析结果。 使用已有字段进行查询分析 本部分将介绍如何使用已有字段对接入日志进行查询分析。 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 安全云脑 SecMaster”，进入安全云脑管理页面。 在左侧导航栏选择“工作空间

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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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。 基于业务需求，在 DLI 控制台中开发相应的SQL脚本进行贸易统计分析。 父主题： 贸易数据极简上云与统计分析

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。 基于业务需求，在DLI控制台中开发相应的SQL脚本进行贸易统计分析。 父主题： 贸易数据极简上云与统计分析

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bigkey_id 是 String 大key分析任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 大key分析记录ID。 instance_id String 实例ID。 status String 分析任务状态。 scan_type

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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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创建大key分析任务 功能介绍 为Redis实例创建大key分析任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/bigkey-task 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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bigkey_id 是 String 大key分析任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 大key分析记录ID。 instance_id String 实例ID。 status String 分析任务状态。 scan_type

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update

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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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