计算大模型”。模型选择完成后，参考表1、表2完成训练参数设置，启动模型训练。 表1 科学计算大模型（中期天气要素预测）训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“中期天气要素预测”。 训练类型

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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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发布训练后的科学计算大模型 科学计算大模型训练完成后，需要执行发布操作，操作步骤如下： 在模型训练列表页面选择训练完成的任务，单击训练任务名称进去详情页。 在“训练结果”页面，单击“发布”。 图1 训练结果 填写资产名称、描述，选择对应的可见性，单击“确定”发布模型。 发布后的模型会作为资产同步显示在“空间资产

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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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云基华海政务大数据解决方案整体架构 图2 云基华海政务大数据解决方案部署架构 部署架构说明： 云基础设施：基于华为云基础设施底座承载。主要涉及的云服务有弹性云主机、虚拟私有云、弹性负载均衡以及安全服务Anti-DDos等； 云PaaS服务：数据主要采用数据湖服务 MRS 、数据仓库服务D

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概述 对象存储迁移 服务（ OMS ）的原理主要基于数据复制、同步和传输技术的综合运用，旨在帮助用户高效、安全地将其他云服务商 对象存储服务 中的数据在线迁移至华为云OBS。 父主题： 迁移工作原理

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IaaS云平台云。云操作系统负责整个云平台的资源调度和管理。IaaS云服务包括计算服务(E CS /AS/GPU)，存储服务(OBS/EVS/SFS)，网络服务(EIP/NAT/VPC)。华为混合云专属云基于安全责任共担模型，从云基础设施和租户云服务两个层面建设安全保障体系，辅以安全运维，保障云平台和租户业务系统的安全运行。

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计算节点如何切换状态？ 切换计算节点状态 用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。

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如何计算已使用实例个数？ APM中已使用实例个数是按照探针个数进行统计的。一个探针对应一个服务实例，您可以通过统计探针个数得到已使用实例个数，其中如图1所示的五种服务实例不统计为探针数。那么您在应用拓扑界面中看到的实例个数，减去不统计为探针数的实例个数，可得到探针个数，即计算出已使用的实例个数。

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专属计算集群如何计费？ 专属计算集群服务不同于其他服务，需要开通专属云后才能使用。 已经开通专属云服务的用户，可以通过包年的方式购买计算资源。 购买专属计算集群后，专属计算集群服务为专属云中各服务提供了计算资源，各服务使用的计算资源不再计费，而对于涉及的网络等资源则单独计费。

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请求次数是如何计算的？ 通过控制台、工具、API、SDK等任意方式对OBS进行操作，实际上都是对OBS API的调用，每调用一次API都计算一次请求次数。 请求类别 OBS的请求主要分为四大类： 读操作（GET类请求）：GET/HEAD/LIST等，例如下载对象、获取桶区域位置、获取桶策略、列举对象。

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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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sh等都运行在同一个Docker容器中。但是，这样跟未使用容器前没有太大区别，且这样容器的构建时间非常长（一处修改就要构建全部），镜像体积大，横向扩展时非常浪费资源（不同的应用需要运行的容器数并不相同）。 通常所说的容器化改造是对应用整体微服务进行架构改造，改造后，再容器化。这样做可以带来如下好处：

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需求高效跨项目协同 大型产品开发往往涉及到数千人大兵团规模作战，协作关系与项目运作沟通成本呈指数级上升，基于华为公司跨部门团队理念与实践，Req联结项目、人、工作项，提供无限组织层级、无限功能领域的网状跨项目协作管理能力，实现立体高效协同，加速信息流转。 支持将研发需求下发至下游项目

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缺陷跨组织高效协同 大型产品开发往往涉及到多个团队、多个模块，彼此互相依赖，其中一环存在的缺陷，可能导致整个产品的失败。基于大型企业跨部门协作开发理念与实践，CodeArts Defect提供跨项目、跨团队的缺陷提单与跟踪，实现精确高效协同，加速缺陷闭环。 支持将缺陷下发至其他项目，缺陷跨组织协同效果图如下：

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练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见科学计算大模型训练常见报错与解决方案。 训练日志可以按照不同的节点（训练阶段）进行筛选查看。分布式训练时，任务被分配到多个工作节点上进行并行处理，每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点（如work

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纬向速率等。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 图1 调测科学计算大模型-1（天气/降水预测） 图2 调测科学计算大模型-2（天气/降水预测） 图3 调测科学计算大模型（海洋类预测） 父主题： 调用科学计算大模型

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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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对于千万或亿级的超大表如何高效写入数据或创建索引 大表高效写入数据的方法 对于千万或亿级大数据量的表，建议使用如下方法提升数据写入效率。 删除不必要的索引。 更新数据时候，同时会更新索引数据。对于大数据量的表，避免创建大量的索引，影响更新速度。请根据业务评估，删除不必要的索引。 插入多条数据时，尽量选择批量插入。

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计算 弹性云服务器 ECS 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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如何调用计算节点API 构造请求 认证鉴权 返回结果

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