中软国际数据治理专业服务解决方案实践

在大屏开发页面右上方，单击预览按钮，预览大屏。 图9 预览大屏数据 在地理搜索中，重新设定地理位置，柱状图则只显示对应位置的数据。 图10 预览过滤数据 交互功能验证无误后，单击大屏开发页面右上方的发布按钮，配置发布参数，将大屏发布和分享给其他用户。 图11 发布和分享大屏 父主题： 如何使用 DLV

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模型的历史版本和操作记录，还可以执行模型的进一步操作，包括训练、压缩、部署等。此外，平台支持导出和导入盘古大模型的功能，使用户能够将其他局点的盘古大模型迁移到本局点，便于模型资源共享。 父主题： 管理盘古大模型空间资产

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5分钟 近7天的每日新增的漏洞数据及其分布趋势。 威胁态势 展示近7天内每日受到威胁的资产的数量和近7天内每日上报的安全日志日志量大小。 威胁态势的横坐标表示时间，左侧纵坐标表示受威胁资产的数量，右侧纵坐标表示受威胁访问的日志量。将鼠标箭头置于某个日期上，可以看到该日受威胁的资产总数和日志量大小。

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安全防护大屏根据用户开通的边界防护与响应服务套餐类别，提供差异化的功能模块选择。基础功能模块适用于开通任一套餐的用户；标注了“专业版”标签的功能模块，仅适用于开通专业版套餐的用户。功能模块套餐匹配及数据呈现，请参见表1。 图1 安全防护大屏 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“大屏 > 安全防护大屏”。

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开发盘古科学计算大模型 使用数据工程构建科学计算大模型数据集 训练科学计算大模型 部署科学计算大模型 调用科学计算大模型

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管理盘古大模型空间资产 盘古大模型空间资产介绍 管理盘古数据资产 管理盘古模型资产

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上一步下载的模板。鼠标移动到页面右上角，单击“import > Upload .json file”，选择要上传的模板文件，进入导入信息详情页面。 配置导入参数。 Prometheus：选择步骤1创建的AOM数据源 导入参数配置完成后，单击“Import” ，完成模板的导入。 检查导入的模板是否有上报到AOM的数据。

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is_change_private_ip Boolean 是 是否将实例内网IP切换到目标大版本实例。 true：升级后切换当前实例的内网IP到目标大版本实例。 false：升级后当前实例的内网IP不变，目标大版本实例使用新的内网IP。 statistics_collection_mode String

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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什么是Astro大屏应用 Astro大屏应用（Astro Canvas，简称AstroCanvas）以数据可视技术为核心，以屏幕轻松编排，多屏适配可视为基础，帮助非专业开发者通过图形化界面轻松搭建专业水准的数据可视化大屏应用，满足项目运营管理、业务监控、风险预警等多种业务场景下的一站式数据实时可视化大屏展示需求。

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模型。此类大模型因具备更强的泛化能力，能够沉淀行业经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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切换大屏和触屏 接口名称 WEB_ExchangeLayoutInExDualScreenAPI(后续废弃) 功能描述 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 应用场景 双屏扩展模式，切换大屏和触屏 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_Exchan

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如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多，通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果： Loss曲线：通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果，确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估：使用平台的“模型评估”功能，“模型评估”将对您之前上传的测试集进

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批量删除最新大版本下的所有小版本 功能介绍 根据主对象ID和父模型ID，批量软删除最新大版本下的所有小版本。请您谨慎使用删除操作，删除后该数据将无法恢复。 接口约束 仅MV模型可以使用该接口。 URI POST /rdm_{identifier}_app/publicservic

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大屏在线视频抽检数据（API名称：queryOnLineVideo） 功能介绍 大屏在线视频抽检数据 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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大Bitmap初始化 Bitmap，即位图类型，开源Redis直接使⽤STRING类型表达，因此可能会产⽣超⼤的STRING数据，进⽽在某些场景下出现⼤KEY的性能问题。GeminiDB Redis的Bitmap类型采⽤的是特殊编码的格式，内部采⽤分片算法，可以规避产⽣⼀个超⼤的

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特性。 在选择和使用盘古大模型时，了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同，开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作： 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型压缩

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Astro大屏应用计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解AstroCanvas的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 AstroCanvas提供了“Astro大屏应用基础版”、“Astro大屏应用专业版”和“Astro大屏应用企业版”三种实例套餐，以满足不同场景

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减少模型的参数量或计算复杂度，在尽量保持模型性能的前提下，减小其存储需求和推理时间，从而提升模型的部署效率，尤其在资源受限的环境中具有重要意义。常见的压缩方法包括剪枝、量化、知识蒸馏等。 步骤8：部署NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的部署操作。 步骤1：导入数据至盘古平台

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用户Token。通过调用IAM服务获取IAM用户Token接口，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。 最小长度：0 最大长度：8192 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128

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