中软国际数据治理专业服务解决方案实践

公布答案 背景信息 老师完成作业批阅之后，可以选择公布答案，所有学生都可以看到作业的答案。 操作流程 公布答案的基本操作流程如下： 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教学空间 > 教学课程”中选择课堂,进入课堂详情。 选择需要公布答案的章节，同时选择需要公布答案的作业。

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生成答案 功能介绍 将content输入给模型，使用模型能力生成答案。 注意： 当"chat_id"为空时，"chat_create_flag"应为"1"，表示需要开启新的对话；当"chat_id"有值时，"chat_create_flag"可以为"0"，表示不需要开启新的对话。

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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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开发大屏 编辑大屏 预览大屏 发布大屏

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单击作业卡片，查看作业的答案和成绩。 单击历史记录，可以查看学生提交作业的历史信息。 在习题列表的上方会展示当前作业的成绩。 在习题作答区域会显示正确的答案及解析，查看答案及解析需要老师公布答案才可看到。 父主题： 我的课堂

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如果考试记录的结果显示为判分中，请联系老师进行批阅。 查看答案及解析需要在有效考期结束后，老师公布答案才可以看到。 父主题： 我的考试

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String True 接口返回消息描述。 2 questionAnswerId String True 问题答案ID 响应状态码: 400 错误的请求：请检查请求路径及参数 响应状态码: 401 未授权：1. 请确认是否购买了相关服务。 2. 请联系客服人员检查您账号的当前状态。

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表示问题、答案，具体格式示例如下： [{"context":"你好","target":"你好，请问有什么可以帮助你"},{"context":"请介绍一下盘古大模型","target":"盘古大模型，是华为推出盘古系列AI大模型，包括NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、科学计算大模型、预测大模型。"}]

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应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例

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大屏开发全流程 ISDP+开发中心提供了应用、大屏、移动端、端侧设备四大业务场景应用的开发，本节介绍大屏应用场景开发的全流程。 场景介绍 开发流程 开发过程 父主题： 快速入门

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开发盘古NLP大模型 使用数据工程构建NLP大模型数据集 训练NLP大模型 压缩NLP大模型 部署NLP大模型 调用NLP大模型

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数据开发 概述与连接管理 脚本开发 作业开发 实例管理、补数据监控及配置环境变量 父主题： 实施步骤

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数据开发 数据开发可以创建多少个作业，作业中的节点数是否有限制？ DataArts Studio 支持自定义的Python脚本吗？ 作业关联的 CDM 集群删除后，如何快速修复？ 作业的计划时间和开始时间相差大，是什么原因？ 相互依赖的几个作业，调度过程中某个作业执行失败，是否会影响后续作业？这时该如何处理？

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数据开发 项目创建 数据开发项目需为开发环境和生产环境配置数据鉴权模式，选择计算资源组，同时可以指定运行账号及运行队列。 图1 项目创建 离线任务开发 离线数据开发支持 HiveSQL、ImpalaSQL、SparkSQL、Python、Shell、Jar、Spark 等任务类型。

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指标设置过滤规则，支持AND、OR多层嵌套过滤条件，节点类型为NODE。默认为AND，可单击AND后在下拉列表重新选择。然后设置字段、类型及取值，如果设置多个取值时，使用回车设置。 举例：有5个过滤条件ABCDE，过滤条件汇总后为（A AND B）OR （C AND D AND E），ABCDE即为NODE节点。

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数据开发 数据开发概述 数据管理 脚本开发 作业开发 解决方案 运行历史 运维调度 配置管理 审批中心 下载中心 节点参考 EL表达式参考 简易变量集参考 使用教程

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数据开发 使用 GaussDB (DWS)冷热数据切换功能降低业务成本 使用GaussDB(DWS)分区自动管理功能降低电商和物联网行业数据分区维护成本 使用GaussDB(DWS)视图重建功能实现视图解耦以提升开发效率 HStore表使用优秀实践 GIN索引使用实践 实现数据列的加解密

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创建文本类数据集标注任务 创建文本类数据集标注任务前，请先完成创建文本类数据集加工任务。 创建文本类数据集标注任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据标注 > 标注管理”，单击页面右上角“创建标注任务”。

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一步地思考”，以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令，将一个推理任务拆解分步骤进行，可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外，相比直接输出答案，分步解决也容许大模型有更多的“思考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个

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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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大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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