中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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如何将生物信息学软件封装为镜像并上传 本章节提供了在 EIHealth 平台创建FastQC应用的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具，此样例基于开源的FastQC软件，将软件制作成镜像，上传至平台，并基于此镜像创建应用。应用创建完成后

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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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SAP监控大屏 通过配置Grafana SAP监控大屏，您可以在Grafana监控大屏上实时了解各应用资源使用情况、告警情况以及SAP系统运行情况。 前提条件 已安装监控Agent，如未安装，请参见安装监控Agent进行安装。 安装并已启动Grafana，SAP 监控大屏基于Gr

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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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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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高于实例当前的大版本，如当前为12，目标版本需要是13或14。 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。

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图1 进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”，进入安全大屏页面。 图2 进入安全大屏页面 单击综合态势感知大屏右下角的“播放”，进入综合态势感知大屏信息页面。 页面中各个模块的功能介绍、数据信息等详见下述内容。 安全评分 展示当前资产安全健康得分。 表1

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数据倾斜导致SQL执行慢，大表SQL执行无结果 问题现象 某场景下SQL执行慢，涉及大表的SQL执行不出来结果。 原因分析 GaussDB (DWS)支持Hash、REPLICATION和ROUNDROBIN（8.1.2集群及以上版本支持ROUNDROBIN）分布方式。如果创建了H

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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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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”。 若只购买开通了华为乾坤安全相关服务，则默认进入安全防护大屏，无需选择。 （可选）对安全防护大屏进行设置： 单击按钮，可设置定时刷新的

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一站式数据实时可视化大屏展示需求。 图1 Astro大屏应用业务全景 视频介绍 为什么选择Astro大屏应用 多种数据接入能力，在大屏资产中心里，可保存多种卡片，快速进行业务调整，随心所选 、高效复用。 同一租户下可配置组织划分，可以根据群体权限隔离，支持独立空间管理大屏。 预置

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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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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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机上的root用户，也不能访问或通过SSH连接到QingTian Enclave。 密码学证明 QingTian Enclave支持密码学证明。QingTian Enclave支持通过密码学证明过程来证明其身份并与外部服务建立信任。证明过程需要使用证明文档，它包含对QingTian

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目前“专家经验注入”是为Gpr数据集定制，如果用户使用Gpr数据集体验KPI异常检测学件的操作流程，可以先执行“专家经验注入”，再执行“开发推理”，那么专家经验会自动转成代码并关联到模型推理函数里面。 “开发推理”用于生成推理代码至推理文件“learnware_predict.py”中。当学件模型打包

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数据集实例：从下拉框中选择测试数据“fcn_yahoo_test”。 数据引用变量名：展开“高级配置”，配置“数据引用变量名”。因为学件项目引用了多份数据，分别为训练数据和测试数据，为避免冲突，修改测试数据的“数据引用变量名”为“datareference1”。 图1 加载数据 单击“加载数据”代码框左侧的图标。运行代码，绑定测试数据。

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步骤4：评估文本类数据集 本样例场景帮助用户利用数据集评估标准评估和优化数据质量。 步骤5：发布文本类数据集 本样例场景实现将处理好的数据集发布为模型训练可用的数据集。 步骤6：训练NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的训练操作。 步骤7：压缩NLP大模型 本样例场景实现NLP大模型的压

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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果

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创建科学计算大模型部署任务 模型训练完成后，可以启动模型的部署操作。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，单击界面右上角“创建部署”。 在“创建部署”页面，模型类型选择“科学计算大模型”，参考表1完成部署参数设置，启动模型部署。

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