工具简介 本手册介绍数据仓库服务的工具使用，提供了客户端工具和服务端工具，客户端工具如表1所示，服务端工具如表2所示。 客户端工具：参见工具下载获取。 服务端工具：位于安装数据库 服务器 的$GPHOME/script和$GAUSSHOME/bin路径下。 表1 客户端工具 工具名称

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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工具准备 需要准备的工具如表1所示。 qemu-img-hw工具和VNC工具仅在第二种方式（即使用物理机virt-manager工具制作镜像）下需要。 表1 工具列表 名称 说明 获取路径 跨平台远程访问工具 制作镜像过程中，用于访问宿主机的工具，如“Xshell”。 建议从官方网站获取。

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工具对接 JDBC配置 父主题： 开发设计建议

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准备数据构建工具编译环境 远程连接E CS 弹性 云服务器 。 执行以下命令， 安装git。 yum install git 执行以下命令，安装gcc。 yum install gcc 父主题： 构建TPC-H&TPC-DS使用数据

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 操作场景 您可以按照自定义的方式，通过命令批量导入数据到HBase中并创建索引。 您可以在“configuration.xml”文件中定义多个方式来批量导入数据。导入数据时可不创建索引。 列的名称不能包含特殊字符，只能由字母、数字和下划线组成。

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使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 操作场景 HBase BulkLoad工具支持根据RowKey的命名规则、RowKey的范围、字段名以及字段值进行批量更新数据。 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 执行如下命令更新从“row_start”到“row_s

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增强HBase BulkLoad工具数据迁移能力 使用BulkLoad工具批量导入HBase数据 使用BulkLoad工具批量更新HBase数据 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 使用BulkLoad工具查询HBase表的行统计数 BulkLoad工具配置文件说明 配置Bul

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使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 操作场景 BulkLoad工具支持根据rowkey的取值模式、范围、字段名、字段值对HBase数据做批量删除。 使用BulkLoad工具批量删除HBase数据 执行如下命令删除从“row_start”到“row_stop”的行，并且

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工具接口 创建图片Metadata 配置并切换用户 导入用户证书秘钥并切换用户 生成私钥和证书 生成数字资产标识 生成数字资产编码 上传并审核图片 父主题： Go

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响应示例 状态码： 200 成功返回200 { "tools" : [ { "id" : "工具Id", "name" : "工具名称", "url" : "工具链接", "icon" : "Base64", "problem_type_id"

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诊断工具 OS诊断 父主题： 故障管理

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工具采集 创建工具采集任务 采集器管理 采集器参数配置说明

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编码工具 编码工具为用户提供常见的加解码功能，如MD5、Base64等。包含“Base64解码”、“MD5编码”、“Base64编码”三个执行动作。 连接参数 编码工具连接器无需认证，无连接参数。 Base64解码 使用Base64算法进行解码。 输入参数 用户配置Base64解码执行动作，相关参数说明如表1所示。

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工具库 防盗地址生成

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工具库 获取频道回看或时移地址 父主题： 控制台操作

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工具管理 工具管理简介 新建应用 导入应用 上传应用 发布应用 编辑应用 创建FastQC应用样例 新建流程 流程设计器 导入流程 上传流程 发布流程 添加分类标签 下载应用或流程 父主题： 用户指南（基因平台）

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准备工具 迁移过程需准备的工具包括：PL/SQL Developer、Instant Client和DSC，下载地址参见表1 表1 准备工具 工具名 描述 下载地址 PL/SQL Developer Oracle可视化开发工具 PL/SQL Developer下载地址 Oracle

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AI原生应用引擎 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗？ 模型微调任务一直在等待中是什么原因？ 大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？ AI原生应用引擎中预置了哪些提示语？ AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取？ 模型调

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数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 大模型微调训练类问题

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