中软国际数据治理专业服务解决方案实践

如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑： 数据安全和隐私保护：大模型涉及大量训练数据，这些数据是重要资产。为确保数据安全，需在数据和模型训练的全生命周期内，包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、

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本例查看购买商品的用户中不同等级用户的分布情况。 图2 配置字段 您还可以通过样式选项对图表进行自定义的配置。 步骤3：发布大屏 完成大屏的编辑后，单击右上角“保存并发布”。 编辑大屏的名称，单击确定，发布的大屏。 更多大屏的功能请参考《智能数据洞察用户指南》操作指导。

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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CCI资源包中的核时怎么理解？ 1 核*时 = 1 * 3600（核*秒） 1 核*时 ：1核的CPU连续跑1个小时所用的资源量 1 核*秒： 1核的CPU连续跑1秒所用的资源量 案例一： 假设用户的Deployment是2.5核的，连续运行了2个小时，那么它所消耗的资源量为：2.5

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管理解决方案 查看/修改商品 下架/上架商品 父主题： 商品管理

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大屏所展现的数据如何获取到本地？ 可通过对接开放API或大屏所提供的报告导出功能获取相关大屏数据。对接API的具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题： 其他使用相关

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同理完成柱图和表格的制作，最终效果如图11所示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。

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模型理解人类语言的基本结构。 微调 关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据，使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。 使用小规模的特定任务数据：微调通常需要小规模但高质量的标注数据，直接与目标任务相

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如何理解Content-Type（MIME）？ Content-Type（MIME）用于标识发送或接收数据的类型，浏览器根据该参数来决定数据的打开方式。Content-Type多用于指定一些客户端自定义的文件，以及一些媒体文件的打开方式。 如果您在上传Object时未指定Cont

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语言理解服务接口说明 情感分析（基础版） 情感分析（领域版） 文本分类 属性级情感分析（领域版） 属性级情感分析（高级版） 实体级情感分析 意图理解 文档分类 父主题： API

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GaussDB 数据库设置GUC参数对迁移的影响 GaussDB（Oracle兼容模式）下GUC参数设置 GaussDB（MySQL兼容模式）数据库GUC参数 父主题： 迁移项目

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型（NLP大模型、科学计算大模型）在ModelArts Studio大模型开发平台部署后，可以通过API调用推理接口。

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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一个双副本的主备实例。分片数等于实例中主节点的个数。 什么是副本 副本指缓存实例的节点，包含主节点和备节点。单副本表示实例没有备节点，双副本表示实例有备节点（一个主节点，一个备节点）。例如主备实例的副本数设置为3时，表示该实例有1个主节点，2个备节点。 不同实例类型的副本和分片数

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小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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子问题分成更小的子问题直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解可看成子问题的解的合并。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。

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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用、监管有力的制度，并加强对专项资金的监督和管理。严格控制专项资金的流向和使用范围，严禁有过度功能的行为，坚决杜绝虚假、虚报和恶意投资，建立完善的监督管理制度，加强随时的监督和核查，确保专项资金使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如

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迁移对源端数据是否有影响？源端数据改变对迁移结果有什么影响？ 迁移对源端数据无影响 迁移过程中不会对源端数据进行修改。 迁移时不会对源端的对象进行锁定。 迁移完成后，不会删除源端的数据。 迁移可能会对用户业务产生影响 迁移过程中如果速度过快，可能对源端计费（CDN）或业务造成一定

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