中软国际数据治理专业服务解决方案实践

快跑。 华为的变革策略是： 第一步，把危机感和紧迫感植入组织的血。华为本身就有很强的危机感和紧迫感，需要不断植入，时刻唤醒大家的危机感和紧迫感。每当团队觉得自己做的很好，马上就会有更高的目标要求团队，牵引团队做得更好。 第二步，做大规模转型时，发布红头文件，在产品线试点的时候，产

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指定用于训练模型的超参数。 训练参数说明和调参策略请参见有监督微调（全量微调）训练参数说明、表7。 在数据配置中，选择训练数据集、验证数据等参数。 验证数据可选择“从训练数据拆分”和“从已有数据导入”。 从训练数据拆分：取值范围[1%-50%]。设置1%即从训练数据中随机拆分出1

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产品规格 工业数字模型驱动引擎（Industrial Digital Model Engine，简称iDME）的产品规格如下所示： 表1和表2约束限制中应用、基础版数据建模引擎、节点、增量包、用户和MCU数量范围是指同一华为账号同一区域下，服务或服务对应配置项可设置的数量下限和上限。约束

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直接挂载OBS目录进行大规模计算，如何解决偶现报错 问题现象 运行作业时，作业直接挂载OBS目录进行大规模计算。偶现“异常应用”，并日志报错input/output error或file xxx not exists。 问题原因 OBS集群到计算集群之间的带宽达到了上限。 OBS集群的IOPS达到了上限。

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服务管理 服务管理配额占用多少取决于各类数据服务调用所需的计算资源规模。 数据管理 数据管理配额占用多少取决于模型承载的实例数据规模。 父主题： 计费FAQ

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节点形态 支持虚拟机和 裸金属服务器 混合 支持虚拟机和裸金属 服务器 混合 网络 网络模型 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 网络性能 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗

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什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了 虚拟私有云VPC 的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。

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必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景，提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型调优、算法调优等服务，每套折合10人天投入工作量； 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付，不支持退订和变更，用户可以根据自身业务的实际情况购买；如因下单购买规格错误，可支持退订。

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的可用IP数和集群规模的影响，详情请参见网段规划建议。 网段规划建议 在集群网络构成中介绍集群中网络地址可分为集群网络、容器网络、服务网络三块，在规划网络地址时需要从如下方面考虑： 三个网段不能重叠，否则会导致冲突。且集群所在VPC下所有子网（包括扩展网段子网）不能和容器网段、服务网段冲突。

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OPS02 通过CI/CD实现高效的频繁可逆的小规模变更 OPS02-01 进行需求管理和迭代开发 OPS02-02 关联源代码版本和部署的应用版本，使用代码质量最佳实践 父主题： 卓越运营支柱

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城市园区室外三维模型生产 城市园区室外三维模型生产，主要适用于1万张照片以内的小规模数据及人工刺点处理等。数据处理方式采用常规流程。 小城镇全场景三维模型生产 小城镇全场景三维模型生产，主要适用于1万-20万张照片以内的大规模数据处理及分割子区块处理等，分割子区块可以降低数据量大的情况

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列的“发起评估”，可对该模型发起一次评估作业，用于评估该模型在非训练数据集上的表现。 评估作业需要选择和训练数据集数据结构相同的两方数据集，以保证评估的正常进行。 模型评估指标包括准确率/AUC/KS/F1/召回率/精确率，取值范围均在0~1之间。AUC和F1作为综合评估指标，值越大说明训练出的模型越好。

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配置信息 参数类型 说明 样例 开通类型 每个子网需配置一个NAT网关和一个弹性公网IP，开通后，子网内所有桌面可访问互联网。 大规模增强型（NAT网关+弹性公网IP） 计费模式 按需计费。 - 网络 根据需求选择VPC和子网。 - NAT网关名称 为了支持 云服务器访问外网 ，并节省IP

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通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务 多层大语言模型训练 通过多层大语言模型集成和训练，数智员工具备通识教育、职业培训和入职培训所需的能力。

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特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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当的言论。 准确率高：过滤掉不良信息和不当言论，保证教学内容安全。 内容审核-视频 流 直播平台 把视频流审核集成到直播平台，可实时判断出色情、暴力、恐怖和敏感词等内容，保障直播平台的安全和健康。 场景优势： 实时性：视频流审核可以实时地检测和过滤不良内容，及时防范不良内容的传播。

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支持最大定义10个数据密级 需要对哪些数据源数据进行脱敏？ 本示例需要将 MRS 标准数据出行表脱敏至DWS 仅支持对DWS和MRS数据源数据进行脱敏。 需要对哪些数据源数据进行水印管理？ 本示例不涉及 仅支持对DWS和MRS数据源数据进行水印嵌入。 8 数据服务 需要开放哪些数据源数据？ 收入汇总表

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令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个Token：“over”和“weigh

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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