中软国际数据治理专业服务解决方案实践

服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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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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开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时，您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题： 用户指南

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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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配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统，基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统，还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置，Huawei

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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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监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“运维数据开发 > 数据开发”，进入“数据开发”页面。 选择“数据治理 > 指标仓库”。 单击逻辑主体后的“新建”。 配置逻辑主体参数，参数说明如表1所示，配置完成后，单击“确定”。 表1 配置逻辑主体参数说明 参数类型 参数名称 参数说明 基本信息

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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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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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