内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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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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迁移完成后，为什么已迁移数据量小于总数据量？ 问题描述 迁移完成后，已迁移数据量小于总数据量。 问题分析 源端总数据量是通过迁移Agent执行df-Th命令搜集得到的，已迁移数据量是通过记录实际已迁移文件的大小累计得到的。 出现已迁移数据量小于总数据量，可能是因为以下几种情况：

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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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撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，

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"max_restore_bytes_per_sec": "100mb", //OBS速度，默认是40MB,可以根据实际性能调大 "max_snapshot_bytes_per_sec": "100mb" } } 使用自定义仓库创建快照。 PUT

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Delta 数据量较大时，如何优化校验任务？ 本文介绍当源端Delta数据量较大（如超过10000张表）时，如何使用MgC大数据校验功能进行一致性校验的方法。 操作步骤 参考创建元数据连接，创建第一个Delta元数据连接。 使用步骤1.创建的第一个元数据连接，创建元数据同步任务，将源端的元数据同步至迁移中心。

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Kafka集群节点内多磁盘数据量占用高 用户问题 Kafka流式集群节点内有多块磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用如何处理？ 问题现象 客户购买的 MRS Kafka流式集群节点内有多块磁盘，由于分区不合理及业务原因导致某几个磁盘的使用量很高。当达到100%时就会造成kafka不可用。

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力消耗大。 支持备份上云，云下或云上恢复，实现灾备上云 传统备份软件，大部分不支持云上恢复为 云服务器 。 云上恢复为云 服务器 时，发放时间可以缩短至分钟级（恢复时间与备份数据量大小相关）。 从线下数据中心搬迁上云，或者在云内不同Region迁移业务的用户，需要重新发放新云服务器，并手工配置软件、 域名 ，调测系统，周期很长。

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选择“云硬盘”页签，并单击数据盘所在行的“卸载”，卸载该云硬盘。 准备一台大规格的磁盘增强型弹性云服务器。 该云服务器的规格大于原云服务器规格，且其本地盘容量能够满足用户的需求。 挂载云硬盘至大规格的磁盘增强型弹性云服务器。 在弹性云服务器页面，单击步骤5中准备的弹性云服务器名称，展开详情。 选择“云硬盘”页签，并单击“挂载磁盘”。

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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Broker Load导入任务的数据量超过阈值 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错： Scan bytes per broker scanner exceed limit:xxx 原因分析 BE处理的单个导入任务的最大数据量为3GB，超过该值的待导入文件需要通过调整Broker

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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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态和存在的安全风险。 发布区域：全部 业务分析 综合大屏 利用AI技术将海量 云安全 数据的分析并分类，通过综合大屏将 数据可视化 展示，集中呈现云上实时动态，云上关键风险一目了然，掌握云上安全态势更简单，更直观，更高效。 目前，综合大屏有“综合态势感知”和“主机态势感知”两个模块。 发布区域：全部

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量 模型规格

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数据盘可以在购买云服务器的时候购买，由系统自动挂载给云服务器。也可以在购买了云服务器之后，单独新购买云硬盘并挂载给云服务器。数据盘的最大容量为32768 GiB。 当您的业务数据量较小时，购买云服务器时自动购买的系统盘如果能满足要求，仅购买系统盘即可。当您的业务数据量较大时，建议您根据需求购买数据盘。

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推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处理大容量数据，需要高

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是已使用的容量） 备份保留时长(天) ：30天 磁盘每日变化数据量(GB)：10G 则该公司购买的云服务器备份存储库大小可以通过公式进行估算： 存储库容量=(磁盘容量(GB) +备份保留时长(天)*磁盘每日变化数据量(GB))*120%=(800+30*10)*120%=1320GB

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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看成子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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a单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。 properties.max.partition.fetch.bytes int 1048576 消费Kafka时服务器将返回的每个分区的最大字节数。Kafka单条消息大的场景，可以适当调高每次获取的数据量，以提高性能。

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