端边云车联网Serverless数据湖解决方案

端边云车联网Serverless数据湖解决方案

    海量数据处理 更多内容
  • 方案概述

    方案概述 方案应用 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案,可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求,如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等,缩短需要的大量计算时间,提高计算精度。 方案架构 方案优势 降低TCO 可以按需

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  • 数据处理介绍

    数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力,可以对OBS内存储的数据,按照用户编排的工作流进行自动化处理(如解析、转码、截图等)。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力,将复杂的业务处理逻辑编排为工作流,通过事件触发器或API驱动,自动化

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能,基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集

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  • 数据处理费用

    服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包,则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费,因此该用户的数据处理费用为: 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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  • 数据处理(OT应用)

    数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置,应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接受来自总线的设备数据上报,对数据进行处理,将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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  • 算子数据处理规则

    算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理的数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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  • 预训练数据处理

    预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中,脚本具体内容如下。

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  • 应用场景

    图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下 MRS 的优势如下所示。 实时:利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检

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  • 时序数据处理

    时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列,缺失时间填充即根据已知的时间信息,补充缺失的时间。缺失时间填充完成后,其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单,进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理

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  • 创建数据处理任务

    登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页面,单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。

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  • 栅格数据处理

    栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级,选择源数据,设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式

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  • 算子数据处理规则

    算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中,每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则;在算子中无法正确处理的数据,将成为脏数据,无法导入或导出。 在转换步骤中,算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CSV文件输入

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  • SFT微调数据处理

    alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx 数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_inpu

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  • 预训练数据处理

    预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中,脚本样例命

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  • 创建数据处理任务

    登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”,进入“数据处理”页面。 数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在“数据处理”页面,单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写

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  • 预训练数据处理

    预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Llama2-70B为例,对于Llama2-7B和Llama2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data

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  • 预训练数据处理

    预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data

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  • 预训练数据处理

    预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,将数据集转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train\AscendSpeed\ModelLink\”目录中,脚本具体说明如下。

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  • 数据处理支持什么类型脚本?

    数据处理支持什么类型脚本? 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎,用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题: 数据处理

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  • 创建数据处理任务版本

    创建数据处理任务版本 功能介绍 创建数据处理任务版本。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/processor

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  • 查询数据处理的算法类别

    查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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