数据进行精细化训练。平台支持分布式训练，能够处理大规模数据集，从而帮助用户快速提升模型性能。 模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步骤。通过压缩模型，能够有效减少推理过程中的显存占用，节省推理资源，同时提高计算速度。当前，平台支持对NLP大模型进行压缩。 模型

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tablespace后的最高权限。 大部分的云数据库服务平台，都未给root账号提供super权限。因为一旦用户拥有了super权限，就可以执行很多管理性的命令，比如reset master，set global…，kill，reset slave等，这类操作很有可能导致 GaussDB (for

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当现有的Logstash节点处理能力达到瓶颈，无法满足日益增长的数据量时，升级节点规格可以提供更多的计算资源和存储空间，从而提高整体的处理性能。 在流量高峰期，为了及时处理增加的数据，可以通过升级Logstash节点规格来提高处理能力。 变更节点规格 前提条件 集群处于“可用”状态，且无正在进行的任务。

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集群诊断健康提炼了运维专家提供的高频故障案例，分别从如下方面进行检查： 维度 检查项 运维层面 集群运维能力 集群安全组配置正确性 集群资源规划合理性 租户配额是否充足 资源与业务层面 存储插件（everest）健康程度 日志采集插件（log-agent）健康程度 域名 解析插件（coredns）健康程度

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0为默认值，表示生成普通“FP16 Davinci”模型，推理性能更好。 1表示生成高精度“FP16 Davinci”模型，推理精度更好。 output_type 网络输出数据类型，“FP32”为默认值,推荐分类网络、检测网络使用；图像超分辨率网络，推荐使用“UINT8”，推理性能更好。 父主题： 管理模型

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安装Docker 简介 Docker是一款开源的应用容器引擎，具有可移植性、可扩展性、高安全性和可管理性等优势。开发者可将应用程序和依赖项打包到一个可移植的容器中，快速发布到Linux机器上并实现虚拟化，实现更高效地构建、部署和管理应用程序。本教程介绍如何在HCE 2.0 服务器 中安装Docker。

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Mac客户端 CPU：4核 内存：4G 硬盘可用空间：3G CPU：4核 内存：4G 硬盘可用空间：8GB及以上 最低要求的设备，将受限于CPU处理性能，视频清晰度最高只能达到360P。 操作步骤 请单击下载，下载并安装桌面客户端。 推荐您从官方渠道下载客户端，如果您是从非官方渠道获取的客户端安装文件，请您确认软件合法性。

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数据质量管理 内置质量规则 内置多种质量规则，如：空值校验、重复数据校验、时延校验、聚合计算校验等校验多种校验方式，支持从合理性、完整性、唯一性、准确性、规范性、一致性、及时性等质量评分指标对数据质量进行监控。 图1 内置质量规则 自定义质量规则 支持用户通过自定义 SQL 校验

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防护：阻断恶意请求，并记录日志。 等级 宽松：仅拦截已知的特定恶意攻击，适合于比较大型的网站，对正常请求不会造成误杀。 正常：适合请求量平稳，服务器处理性能有一定冗余的场景。检测待恶意攻击时，开启智能防御，对正常业务影响极低，推荐使用该等级。 严格：适合网站性能差，防护效果不加的情况下开启，可能存在部分误杀。

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Extension 是一个开放源代码群集技术的集成套件，可以实现高度可用的物理和虚拟Linux 群集，并排除单一故障点。它可确保关键资源的高可用性和可管理性，这些资源包括数据、应用程序和服务。因此，它有助于维持业务连续性、保护数据完整性及减少Linux 关键任务工作负荷的计划外停机时间。使用H

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"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

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如净利润、净资产、保险收入和保险负债。 解决方案： 审阅所有经ETL输入的资料表格及协助进行资料准备，进行准备金的月度调整及结转，包括审阅再保前及分出IBNR的合理性及准确性，这包括未来GL9准则改变后所需要的逻辑的变动及调整； 用先进于市场的分摊方案及专业判断，将现有准备金险种转换到IFRS 17险种，以确保IFRS

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监控对象为当前的E CS ，无需配置。 选择监控指标，选择“自定义创建”，参照配置参数说明完成参数配置。 以CPU使用率为例，由于需要给服务器预留部分处理性能保障服务器正常运行，所以建议将CPU告警阈值设置为80%，连续三次超过阈值后开始报警。 配置完成后，单击“立即创建”，完成创建告警规则。

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SQL情况（具体见Parse模式场景说明），决定当前连接的后续请求是否恢复读写分离，由于该模式会解析Multi-Statements，对代理性能有一定影响，影响程度与Multi-Statements的长度和复杂性相关，建议Multi-Statements小于100MB，避免数据库

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内置主键缺失、无用表、属性空值及合规性检测等通用元数据质量规则，并支持用户自定义其他关键字段缺失规则，满足不同元数据质量检测场景的需要。其中，合理性规则用于检测各数据源中，字段的命名及备注等信息是否满足所关联的数据元标准约束，是感知标准落地情况的关键措施。 图6 元数据质量检测1 支持手动或周期性运行元数据质量检测任务。

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窗口内所有SQL语句进行格式化，暂不支持选中多条语句中的某一条进行格式化。 执行计划 用于反馈SQL的执行情况，便于排查问题，优化与提升SQL处理性能。 我的SQL DAS支持用户添加常用的SQL，以及查看和管理SQL语句。 SQL保存到执行记录 开启后，系统将保存最近执行的SQL到服务器中。

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GIL锁导致实例上的线程被绑定到一个核上，造成多并发无法使用多核，即使配置更大资源规格也无法提升函数处理性能。 对于Node.js函数，由于V8引擎的单进程单线程，造成多并发无法使用多核，即使配置更大资源规格也无法提升函数处理性能。 父主题： 管理函数

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"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

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窗口内所有SQL语句进行格式化，暂不支持选中多条语句中的某一条进行格式化。 执行计划 用于反馈SQL的执行情况，便于排查问题，优化与提升SQL处理性能。 我的SQL DAS支持用户添加常用的SQL，以及查看和管理SQL语句。 SQL保存到执行记录 开启后，系统将保存最近执行的SQL到服务器中。

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