中软国际数据治理专业服务解决方案实践

使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

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开发大屏 开发页面 单击导入的项目（大屏Demo），单击进入项目。 如图1所示，单击“指挥看板”，进入页面。 图1 进入页面 单击“编辑页面”，进入页面的编辑状态，如图2所示。 图2 编辑状态 在模板页面中，删除组件。 按照规划，删除不要的组件，选择组件，右击鼠标，在弹出的下拉菜单中选择“删除”。

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已开通DBSS服务，详情请参见购买数据库安全审计。 操作步骤 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“数据安全运营 > 态势大屏”，进入“态势大屏”界面。 图1 态势大屏 单击“综合态势大屏”，进入“综合态势大屏”界面。

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已保存大屏。 发布大屏步骤 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左下角的企业项目选择企业项目。 在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目，单击进入项目。 在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击未发布的大屏，进入编辑页面。

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多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。 父主题：

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标

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大图访问 为了提高画布展示体验，您可以使用大图访问模式，对图数据进行处理和分析。 目前仅支持使用Cypher查询来进行大图访问和分析。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，对需要进行分析的图，单击操作列中的“更多 > 大图访问”。

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况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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在哪里可以进行课程学习？ 开发者认证订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的开发者认证”个人中心，进行对应开发者认证学习。如图1 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的开发者认证”，进行对应开发者认证学习。如图2 图2

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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运营大屏 所有可进行模糊查询的可视化应用都支持“%”和“_”通配查询，若需要指定查询，请加上“\”进行转义。 操作步骤 单击主菜单的“可视化”，默认进入“运营大屏”页面。 大屏详细说明可参见表1。 选择进入需要查看的大屏。 单击“导出”按钮可将大屏的数据导出至本地查看。 仅支持已开通专业版的局点用户使用导出功能。

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现：

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请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当增大“训练轮次”的值，或根据实际情况调整“学习率”的值，帮助模型更好收敛。 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，则会加剧该现象。 父主题： 大模型微调训练类问题

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源库 服务器 计算机名是否一致 源数据库和目标数据库存在相同的计算机名，不符合迁移要求。 不通过原因 源数据库和目标数据库存在相同的计算机名。 处理建议 建议修改源数据库的计算机名，然后重启计算机生效。 父主题： 数据库参数检查

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数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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用的资源是Ascend。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。

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名称等。 潜伏性强：木马一旦被植入到目标计算机以后，能够长时间潜伏在用户计算机中不易被发现和查杀，等待攻击者的指令。木马藏匿于合法的程序中，运行时不会在“任务栏”中生成图标，不会在任务管理器中被轻易发现。 危害性大：当木马被植入到目标计算机以后，攻击者可以通过对客户端的远程控制进

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