开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts Standard专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 ModelArts Lite Server和ModelArts

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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 大Key和热Key场景较多，没有非常明确的边界，需要根据实际业务判断。 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合

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如何提前发现大Key和热Key？ 方法 说明 使用D CS 自带的大Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例大Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找大Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数，能够使re

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GeminiDB Cassandra

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： GaussDB

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数据导入和导出 数据导入 数据导出 父主题： MySQL

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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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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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我们通过对单个影像实例进行查看和对比，在界面上设置“AI训练”或“学习案例”，以标识出正样本。 专家经验库按不同采集来源的图片与视频进行分类，分为任务经验库和问题经验库（问题经验库暂未实现），其中任务经验库分为检查单、任务与告警三种归类方式。 用户可以通过专家经验库查看样本数量、样本详情等，并对样本进行管理。

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创建CV大模型训练任务 创建CV大模型微调任务 创建CV大模型微调任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。

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致训练失败。 声音分类对数据集的要求 音频只支持16bit的WAV格式。支持WAV的所有子格式。 单条音频时长应大于1s，大小不能超过4MB。 适当增加训练数据，会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条，每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致

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内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适的虚拟机类型和规格。具体的虚拟机类型规格请参考官方文档。

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、极清投屏等技术等，构建智慧教室的最终输出环节，实现教学体验和视觉感受的双重升级。将教室内的课堂互动系统与各类智慧教育平台进行连接，提供线上线下一体化的学习体验，为师生提供耳目一新的教学体验。此外，通过整合边缘计算节点和智能摄像头，支持常态化录播、督导、无感考勤等业务，还可以提供

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查找Redis实例大Key和热Key 大Key和热Key是Redis使用中经常遇到的问题，本章节主要介绍DCS管理控制台的大Key和热Key分析功能，通过该功能可以分别监控到Redis实例中占用空间最大的Key和存储数据中被访问最多的Key。 大Key可以分为两种情况： Key的

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特定领域的数据时表现得更好，而另一些模型则可能在更广泛的任务上更为出色。 根据盘古大模型特点调整提示词。 直接使用在其他大模型上有效的提示词，可能无法在盘古大模型上获得相同的效果。为了充分发挥盘古大模型的潜力，建议根据盘古大模型的特点，单独调整提示词。直接使用在其他大模型上有效的

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使用数据工程构建预测大模型数据集 预测大模型支持接入的数据集类型 盘古预测大模型仅支持接入预测类数据集，不同模型所需数据见表1，该数据集格式要求请参见预测类数据集格式要求。 表1 预测大模型与数据集类型对应关系 基模型 模型分类 数据集内容 文件格式 预测大模型 时序预测模型 时序数据

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数。 数据量级：如果微调数据很多，从客观上来说越多的数据越能接近真实分布，那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小，以提高训练效率。如果微调数据量相对较少，则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小，避免过拟合。 通用模型的规格：如果模型参数规模较小，那么可能需要较大的学习率和较

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创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务 创建科学计算大模型中期天气要素预测微调任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 训练科学计算大模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求

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大屏 背景信息 ISDP+开发中心资产货架包含两种大屏资产，数据资产和模板资产。数据资产（应用资产下的“大屏数据处理应用模板”）通过订购部署的方式，部署到开发环境；模板资产（组件资产下的“大屏模板（Demo）”）订购后下载到本地，通过导入的方式上传到“业务大屏”下使用，具体请参见订购资产。

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