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方案優(yōu)勢(shì) 端云協(xié)同：一次聯(lián)網(wǎng)部署技能，端側(cè)實(shí)時(shí)檢測(cè)，云端二次精準(zhǔn)識(shí)別，不間斷離線推理，快速響應(yīng)、延遲小、對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境依賴低；平臺(tái)提供統(tǒng)一管理接口。 節(jié)約上云成本：減少數(shù)據(jù)上云寬帶和存儲(chǔ)成本。 可利舊，降低硬件
AstroZero平臺(tái)開(kāi)發(fā)門檻低、模塊化編排的特點(diǎn)可以縮短開(kāi)發(fā)周期，提升定制效率。本案例中通過(guò)AstroZero開(kāi)發(fā)模型的對(duì)象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)班級(jí)數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢(shì)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 DLI在創(chuàng)建運(yùn)行作業(yè)需要連接外部其他數(shù)據(jù)源，如：DLI連接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS時(shí)，需要打通DLI和外部數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)。DLI增強(qiáng)型跨源連接，底層采用對(duì)等連接的方式打通與目的數(shù)據(jù)源的vpc網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。
盤古大模型套件平臺(tái)支持進(jìn)行NLP大模型、多模態(tài)大模型的訓(xùn)練。不同模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)格式均有所差異，請(qǐng)基于數(shù)據(jù)要求提前準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)量要求 自監(jiān)督訓(xùn)練在單次的訓(xùn)練任務(wù)中，一個(gè)自監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)，上傳的數(shù)據(jù)文件不能超過(guò)1000個(gè)，單文件最大1GB，全部文件加起來(lái)不超過(guò)200GB。
方案概述 Redis 遷移是將 Redis 數(shù)據(jù)從一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗倪^(guò)程。通常包括確定遷移需求、選擇合適的遷移方法，如數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、使用工具進(jìn)行同步等。在遷移過(guò)程中需確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，同時(shí)盡量減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響，以實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。
有相關(guān)數(shù)據(jù)都完整保存下來(lái)，進(jìn)行有效管理與集中治理，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 數(shù)據(jù)湖就是在這種背景下產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)湖是一個(gè)集中存儲(chǔ)各類結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它可以存儲(chǔ)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源、多種數(shù)據(jù)類型的原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無(wú)需經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化處理，就可以進(jìn)行存取、處理、分析和傳輸。數(shù)據(jù)湖能幫
方案概述 數(shù)據(jù)商業(yè)空間中公司B針對(duì)公司A的某些數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在業(yè)務(wù)需求，由于安全性和數(shù)據(jù)主權(quán)的考慮，公司A與公司B基于TICS完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交換。基于TICS進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)交換，保證公司A的數(shù)據(jù)主權(quán)、公司B的數(shù)據(jù)可獲得，同時(shí)保證交換過(guò)程安全可信。
對(duì)話功能。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說(shuō)明： 用戶與公眾號(hào)進(jìn)行對(duì)話。 微信與對(duì)話機(jī)器人對(duì)接，提供對(duì)話功能。 方案優(yōu)勢(shì) 提高工作效率，減輕人工回復(fù)的負(fù)擔(dān)。
相對(duì)性能的最佳狀態(tài)。 方案架構(gòu) 方案的測(cè)試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說(shuō)明： Main ： 負(fù)責(zé)框架的啟動(dòng)，解析參數(shù)并且負(fù)責(zé)初始化。 工作線程組：負(fù)責(zé)實(shí)際的增刪改查操作。
方案概述 為了保障大數(shù)據(jù)產(chǎn)品性能和數(shù)據(jù)的可靠性，遷移中心提供了由運(yùn)維實(shí)踐總結(jié)而來(lái)的大數(shù)據(jù)檢查項(xiàng)列表，包含手動(dòng)檢查項(xiàng)和自動(dòng)檢查項(xiàng)。您可以根據(jù)檢查項(xiàng)，完成大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)運(yùn)維前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。 手動(dòng)檢查項(xiàng)當(dāng)前支持：MapReduce服務(wù)(MRS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開(kāi)發(fā)者在數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云時(shí)，其中最關(guān)鍵的一步是做對(duì)標(biāo)源實(shí)例規(guī)格評(píng)估，以及遷移風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，使用以往的方式進(jìn)行人工評(píng)估需要頻繁溝通，耗時(shí)耗力，并且容易出現(xiàn)人工誤差，導(dǎo)致評(píng)估規(guī)格不準(zhǔn)確，給開(kāi)發(fā)者造成損失。 本文介紹RDA平臺(tái)自動(dòng)大數(shù)
pdf）提出了一種面向關(guān)系的 Transformer「RAT-SQL」。為了編碼數(shù)據(jù)庫(kù)模式，他們定義了列和表之間顯式的邊。作者還定義了初始的數(shù)據(jù)庫(kù)模式和值的連接，從而獲得候選的列和表。此外，列、表，以及問(wèn)題詞例將被一同送入改良后的自注意力層。最后，樹(shù)結(jié)構(gòu)的解碼器會(huì)構(gòu)建一個(gè) SQL 查詢。當(dāng)使用 BERT 對(duì)
在該任務(wù)中，研究者們面向 SPARQL 的知識(shí)圖譜或 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源提出了問(wèn)題。在今年的 ACL 大會(huì)上，我們可以看到越來(lái)越多考慮復(fù)雜（也被稱為多跳）問(wèn)題的工作。舉例而言，Saxena 等人的論文「Improving Multi-hop Question Answering
方案概述 某企業(yè)A在進(jìn)行新客戶營(yíng)銷時(shí)的成本過(guò)高，想要通過(guò)引入外部數(shù)據(jù)的方式提高營(yíng)銷的效果，降低營(yíng)銷成本。 因此企業(yè)A希望與某大數(shù)據(jù)廠商B展開(kāi)一項(xiàng)合作，基于雙方共有的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦建模，使用訓(xùn)練出的聯(lián)邦模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦預(yù)測(cè)，篩選出高價(jià)值的潛在客戶，再針對(duì)這些客戶
方案設(shè)計(jì) 圖1 方案設(shè)計(jì) 操作流程如下： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：通過(guò)數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）將數(shù)據(jù)中心的告警數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)湖探索（DLI）。 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：DLI對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。 發(fā)送告警消息：當(dāng)告警級(jí)別超過(guò)指定值時(shí)向用戶發(fā)送短信。
Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas），以數(shù)據(jù)可視技術(shù)為核心，以屏幕輕松編排、多屏適配可視為基礎(chǔ)，幫助非專業(yè)的工程師通過(guò)圖形化的界面，輕松搭建專業(yè)水準(zhǔn)的可視化大屏應(yīng)用，滿足項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的一站式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化大屏展示需求。 本文檔以開(kāi)發(fā)告警監(jiān)控
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 在當(dāng)前的數(shù)字文化環(huán)境中，動(dòng)漫頭像常用于社交媒體、在線交流、游戲世界、虛擬社區(qū)等場(chǎng)景中，可以讓人們更加個(gè)性化地表達(dá)自己的風(fēng)格和喜好。 本文介紹如何使用FunctionGraph和ModelArts的智能頭像動(dòng)漫化處理應(yīng)用。通
同進(jìn)步 了解詳情 保護(hù)您的數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)安全可視化 覆蓋數(shù)據(jù)安全全生命周期，包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸/存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)使用安全和數(shù)據(jù)交換/刪除安全，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)了用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)的具體情況 數(shù)據(jù)分類分級(jí) 通過(guò)內(nèi)置或自定義數(shù)據(jù)掃描規(guī)則，從海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)識(shí)別到各類敏感信息，
點(diǎn)之前的源端存量數(shù)據(jù)全量遷移到華為云（此時(shí)客戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)還會(huì)繼續(xù)往源端桶新增業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）。 ②業(yè)務(wù)驗(yàn)證：驗(yàn)證遷移數(shù)據(jù) + 驗(yàn)證華為側(cè)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)（數(shù)據(jù)讀取和寫(xiě)入）。 T2時(shí)間：?jiǎn)?dòng)首次增量數(shù)據(jù)遷移、評(píng)估數(shù)據(jù)增量速度。③增量遷移：將T1~T2時(shí)間段生成的新增數(shù)據(jù)遷移到華為云。 ④
方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說(shuō)明： 將隊(duì)列中的數(shù)據(jù)同步給同名的隊(duì)列做確認(rèn)后再將消息消費(fèi)給目標(biāo)端實(shí)例的隊(duì)列，從而實(shí)現(xiàn)遷移目的。 方案優(yōu)勢(shì) 當(dāng)前各個(gè)云廠商并沒(méi)有RabbitMQ遷移的工具，本文采用
