数据模型修改或者删除失败 问题描述 修改/删除数据模型时，提示修改/删除失败。 处理方法 检查数据模型是否已经被指标使用。 父主题： 运营中心

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为增强可靠性，每个节点都有一个副本，副本会占用一半的存储空间，选择容量时副本容量会自动翻倍存储。 数据仓库系统会备份数据，生成索引、临时缓存文件、运行日志等内容，并占用存储容量。每个节点实际存储的数据，大致为总存储容量的一半。 父主题： 数据迁移

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配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻集群元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，冻结的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表中，这一过程称为分区数据解冻。

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查看工业数据模型模板 操作场景 为了方便用户查看工业数据模型模板信息，工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）支持在“工业数据模型模板库”页面查看所有模板的信息。 工业数据模型模板库当前处于试运行阶段，仅支持白名单用户使用。 前提条件 已登录应用设计态。

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查询工业数据模型模板 操作场景 默认情况下，工业数据模型模板库展示的是当前应用下支持的全部工业数据模型模板。当工业数据模型模板较多时，您可以通过工业数字模型驱动引擎-数据建模引擎（xDM Foundation，简称xDM-F）提供的搜索功能，筛选模板名称，缩小模板范围，快速找到所需模板。

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购买数据模型数量增量包 数据模型数量增量包用于扩充数据模型数量配额。 不同版本的 DataArts Studio 实例，默认提供了不同的数据模型数量规格限制。该规格是以数据架构中逻辑模型、物理模型、维度表、事实表和汇总表的数量之和计算的。您可以在新版本模式的DataArts Studio实例卡片上通过“更多

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”或“部署”，可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时，表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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数据转发至MongoDB存储 场景说明 对于平台的流转数据可以选择让平台将设备上报数据转发给文档数据库服务（DDS），由DDS进行存储（华为云DDS完全兼容MongoDB协议），用户无需做额外的数据存储代码开发即可使用设备数据进行业务处理。本示例为将流转数据转发至文档数据库服务存储。

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配置Hive分区元数据冷热存储 分区元数据冷热存储介绍 为了减轻元数据库压力，将长时间未使用过的指定范围的分区相关元数据移动到备份表，这一过程称为分区数据冻结，移动的分区数据称为冷分区，未冻结的分区称为热分区，存在冷分区的表称为冻结表。将被冻结的数据重新移回原元数据表，这一过程称为分区数据解冻。

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配置管理数据备份存储 配置保存eBackup管理数据（数据库及配置文件等）的备份存储信息，用于发生灾难后恢复eBackup管理系统。eBackup支持NFS、S3、FTP和SFTP存储作为管理数据的备份存储。本节介绍如何配置S3类型的备份存储。 背景信息 备份eBackup管理数

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创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能，ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数

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配置Hive元数据存储至RDS 本章节指导用户将现有集群的Hive元数据切换为本地数据库或者RDS数据库中存储的元数据。该操作可以使多个 MRS 集群共用同一份元数据，且元数据不随集群的删除而删除，也能够避免集群迁移时Hive元数据的迁移。 创建并配置RDS实例 登录RDS管理控制台

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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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没有模型的问答和基于标注数据训练了模型的区别 训练模型会将问答进行优化训练得到最佳回答效果，没有模型的问答只是基于标准问和答案匹配结果。 父主题： 智能问答机器人

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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模型训练 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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新建技能，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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