中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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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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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 在安全大屏页面中，单击“新增自定义大屏”。 在AstroCanvas中创建自定义大屏，详细操作请参见新增自定义大屏。 父主题： 安全大屏

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大屏全局参数配置 大屏编辑页面简介 图1 大屏编辑页面 表1 大屏区域简介 名称 说明 工具栏 在工具栏，您可以将组件可以左对齐、左右居中、右对齐、上对齐、上下居中对齐、下对齐、置顶、置低操作。 页面配置区域 图层：支持多图层。可配置图层组、图层轮播、锁定和隐藏图层等。 组件：为

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如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？

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DRS五大功能 父主题： 图解数据复制服务

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查看全局漏洞概览 背景信息 漏洞扫描服务 首页支持查看服务整体运行状况，包括扫描能力、分析能力、处置能力三大模块。同时还呈现漏洞公告、TOP5修复漏洞、漏洞趋势统计、TOP5漏洞类型等统计信息，数据实时更新，趋势实时跟踪，帮助您了解并掌握当前资产漏洞的应对策略。 操作步骤 登录华为乾坤控制台，选择“

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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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及时延要求有各自侧重。 HPC的应用场景 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 父主题： 简介

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0个已上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，让研究人员可以同时从21个蛋白的角度，综合、无偏地评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。同时，该研究成果以封面杂志发表在化学信息学领域国际顶级期刊《Journal of Chemical

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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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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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DevOps的3大核心基础架构 由于近年DevOps概念的火热，加之DevOps的涵盖面非常广，因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联，使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 其实，DevOps的知识体系如果从顶层上来分解，可大分为2部分：方法论和工具链。 方法

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盘古NLP大模型能力与规格 盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意

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偏地评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。 本案例介绍如何使用EIhealth平台虚拟药物筛选功能复现上述研究成果（https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c00821），并搭建虚拟药物筛选数据库。 图1 药物筛选之旅 父主题： 新

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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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向速率等。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 图1 调测科学计算大模型-1（天气/降水预测） 图2 调测科学计算大模型-2（天气/降水预测） 图3 调测科学计算大模型（海洋类预测） 父主题： 调用科学计算大模型

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创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中气象/降水模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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参数 参数类型 描述 id String 大屏ID。 最小长度：0 最大长度：128 name String 大屏名称。 最小长度：0 最大长度：32 pages Array of ScreenPageOpenApiVO objects 大屏Page列表。 数组长度：0 - 100

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