微调优化迭代。 在大模型的微调效果调优过程中，训练数据优化、训练超参数优化、提示词优化以及推理参数优化是最重要的几个步骤。 训练数据的优化是提升模型效果的基础。通过数据加工、去噪以及数据增强等手段，可以提高训练数据的质量和多样性，从而增强模型针对于训练场景的效果和模型的泛化能力。

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close() 功能：使用完迭代器之后，需要关闭迭代器 入参：无 抛出异常：当网络出错，消息超时等，抛出异常 表3 HistoryIterator查询某个key历史value信息的迭代器接口 接口 说明 long blockNum(); 功能：获取当前迭代位置（某笔交易）的 BlockNum

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在当前分区表架构中，执行器通过Partition Iterator算子去迭代访问每一个分区。当分区剪枝结果只有一个分区时，Partition Iterator算子已经失去了迭代器的作用，在此情况下消除Partition Iterator算子，可以避免执行时一些不必要的开销。由于执行器的PIPELINE架构，Partition

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:i64 新建范围为[beginKey, endKey]的迭代器。 IteKey(itor : i64):string 从迭代器中获取key。 IteValue(itor : i64):ArrayBuffer 返回迭代器指向的值。 父主题： Wasm合约开发（AssemblyScript）

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数值计算求解器 数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法，高效求解CAE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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数值计算求解器 数值计算求解器基于各种数值计算方法，高效求解CAE（Computer Aided Engineering）仿真底层的数学问题。目前提供线性方程组的直接法和迭代法&预处理求解、非线性方程组的迭代求解、矩阵的特征值求解、方程组智能（AI）加速求解以及基于云HPC的高性能计算服务。

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200-8000 增强Ⅱ型 2 8 dds.mongodb.c6.large.4.repset 1000 200-1000 2 16 dds.mongodb.c6.large.8.repset 1000 200-1000 4 16 dds.mongodb.c6.xlarge.4.repset

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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:i64 新建范围为[beginKey, endKey]的迭代器。 IteKey(itor : i64):string 从迭代器中获取key。 IteValue(itor : i64):ArrayBuffer 返回迭代器指向的值。 父主题： Wasm合约开发（AssemblyScript）

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数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的获取、加工、合成、标注、配比、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。

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cpu 否 String 所需CPU核数，单位为C。此处填写“数字+单位”。 数字支持小数。 单位为C或是c。 例如，所需CPU核数为0.5核，则此处可填写为 "0.5c" 或者 "0.5C"。 resources: cpu: 0.5c 须知： 请确保请求CPU核数，小于容器集群中最大节点剩余核数大小。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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200-10000 增强Ⅱ型 1 8 dds.mongodb.c6.medium.8.single 500 200-500 2 8 dds.mongodb.c6.large.4.single 1000 200-1000 2 16 dds.mongodb.c6.large.8.single

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方案主要由 华为云计算 底座+智能AI+神策产品产品形成面向金融、零售、互联网、泛企业客户的解决方案： 通过华为云的基础设施服务为整体解决方案提供算力、存储、安全、AI方面的能力。 神策产品从数据采集->分析洞察->用户理解和细分->精细化运营和触达->数据（迭代）采集，提供完整的营销数据闭环，从而更高效通过数据进行决策。

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灵活弹性的高性能云服务器：部署HPC头节点和工作节点，该计算实例类型是H系列和M系列针对HPC业务的增强型实例，承载该实例的物理服务器提供最为强劲的计算能力。 优良性能的裸金属服务器：采用2路18核服务器，无虚拟化损耗，具备最佳的性能优势，用户可通过管理控制台实现裸金属服务器的自动化发放，满足HPC业务按需灵活弹性的需求。

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Link控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“CodeArts Req”连接器。 在弹窗中配置连接器信息，完成后单击“确定”。 参数 说明 连接名称 填写连接器实例名称。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 Access Key 当前账号的AK（Access

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在当前分区表架构中，执行器通过Partition Iterator算子去迭代访问每一个分区。当分区剪枝结果只有一个分区时，Partition Iterator算子已经失去了迭代器的作用，在此情况下消除Partition Iterator算子，可以避免执行时一些不必要的开销。由于执行器的PIPELINE架构，Partition

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“CodeArts Req”连接器。 在弹窗中配置连接器信息，完成后单击“确定”。 参数 说明 连接名称 填写连接器实例名称。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 Access Key 当前账号的AK（Access

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资源、集群资源的动态数据，以及应用运行的数据，分析其规律，获得其运行态势，如：业务分级(天/周/月)的潮汐规律性、CPU敏感型、L3缓存敏感型、内存敏感型等。 最后，通过Volcano丰富多样的、按需启用的调度策略，将应用调度到合适的环境中。如：基于预测的智能调度策略、基于业务的

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F区G路456号。 C分店 H区J街789号。 D分店 K区L大道K大楼西侧。 返回Story编辑页面，单击“单击添加附件或拖拽文件到此处上传”，选择“本地上传”，将列表文件上传至工作项中作为附件。 单击“保存”，完成Story详情的编辑。 管理迭代规划 创建迭代。 进入“凤凰商城”项目，单击导航“工作

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