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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人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题： 培训服务

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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。 父主题： 大容量数据库

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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。 父主题： 大容量数据库

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内存碎片影响，在NPU上常见的非连续转连续操作，就是一个相对GPU来说较多的内存申请。 显存优化策略 由于大模型的参数成倍数的增长，远超出了单GPU物理显存所能承载的范围，大模型训练必然需要进行显存优化。显存优化要么是优化算法本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一

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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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和私有云直播； 平台提供课堂直播和课堂重现，方便学生课后复习； 平台实验支持逻辑编程题实验、数据库实验和web前端实验，满足基础课程教学； 产品同时支持华为公有云和私有云环境，通过对云平台的基础层构建以及平台层的虚拟化构建，为学生提供稳定可靠的云实验和云实训环境； 针对云实验环境

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什么是云助工软使能服务？ 针对工业企业在新一代工业软件上云规划、内核技术难题、数据管理、仿真应用、人工智能大模型等方面的机遇和挑战，参考华为及业界最佳实践，提供专家专业能力使能伙伴技术攻关和云技术能力构建。 父主题： 关于服务咨询

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然而我国人工智能人才缺口很大，为了抓住这一历史机遇，加速构建人工智能人才生态，华为云推出了华为人工智能工程师培训专业服务，旨在培养掌握与人工智能相关的基础知识，并能够基于开源TensorFlow框架或华为云一站式人工智能开发平台ModelArts进行编程、开发、设计华为云企业智能解决方案的工程师。

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手能力，具备独立使用华为云服务各类产品的能力，为云知识技能获取打好基础、抢得先机。 培训内容 培训内容 说明 华为公有云及云服务简介 介绍云服务的背景和概念，价值和应用，架构和生态 华为云服务管理系统 介绍华为云控制台的操作，华为云官网注册登录与导航 计算服务的使用和管理 介绍华

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具体迁移操作，请参见《 数据复制服务 用户指南》的“入云迁移”内容。 表1 DDS数据库版本信息 源数据库版本 目标数据库版本 迁移类型 自建MongoDB/其他云MongoDB/DDS 3.4 4.0 4.2 4.4 DDS 3.4 4.0 4.2 4.4 DDS数据库版本升级 DRS仅支持从低版本迁移到高版本。

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以跳过本步骤。 在华为云购买并配置云专线或VPN 虚拟专用网络 。 为了连通其他云计算环境与华为云计算环境，可以通过开通云专线或虚拟专用网络来实现。 购买和配置云专线DC的相关操作，可以参考通过云专线实现云下IDC访问云上VPC。其中在创建虚拟网关时，虚拟私有云选择步骤2所创建的中转

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选择“大Key诊断”，勾选对应的类型，查看对应类型的大Key信息。 图1 大Key诊断 您可以查看大Key的信息。参数请查看表1。 表1 大Key的参数 参数 描述 类型 大Key的类型。 string hash zset set exhash list stream 大Key名

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已开通DBSS服务，详情请参见购买数据库安全审计。 操作步骤 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。 在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 数据安全中心”。 在左侧导航树中，选择“数据安全运营 > 态势大屏”，进入“态势大屏”界面。 图1 态势大屏 单击“综合态势大屏”图片，进入“综合态势大屏”界面。

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、 自然语言处理 等基础理论知识，能够应用华为云企业智能等华为企业人工智能解决方案、通用开源框架、面向人工智能开发者的一站式开发平台ModelArts进行开发和创新的专业人才。 培训对象 希望成为企业人工智能工程师的人员 希望了解华为人工智能产品使用、管理和维护的人员 培训目标 完成

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、

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