中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。

查看更多 →

”的内容。 计费示例 以下示例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见产品价格详情中“ 对象存储服务 ”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：

查看更多 →

完成多项复杂的数据处理任务。DWR提供图形化界面，方便用户直观便捷的构建数据处理流程，同时提供了预置的算子和自定义函数能力，覆盖数据处理的各种场景。预置算子的详细介绍，请参见官方算子一览。用户在自行开发自定义函数时，函数的输入参数和输出参数需要遵守自定义函数开发规范。 DWR支持

查看更多 →

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

查看更多 →

tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera

查看更多 →

全并行的数据查询处理 功能描述 全并行的分布式查询处理是DWS中最核心的技术，它可以最大限度的降低查询时节点之间的数据流动，以提升查询效率。 DWS为达成高性能数据分析目标，实现了一套高性能的分布式执行引擎，执行引擎以SQL引擎生成的执行计划为输入，将元组按执行计划的要求进行加工并将结果返回给客户端。

查看更多 →

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{pr

查看更多 →

create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs

查看更多 →

使用预置的数据处理工具 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务

查看更多 →

tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera

查看更多 →

使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

查看更多 →

tokenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

介绍如何处理失败的任务信息。存在至少一个失败的任务。当执行备份任务失败时会产生一条“备份状态”为“错误”的备份，并且在“任务状态”的“备份任务”页签中产生一条信息，可通过单击信息后面的查看备份任务失败的原因。当执行复制任务失败时会在目标区域产生一条带有标识且“备份状态”为“错误”的备份。同时在源区域和目标区域“任务状态”的“复制任务”页签

查看更多 →

signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/

查看更多 →

。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型。数据处理类型支持“数据清洗”、“数据校验”、“数据选择”和“数据增强”。 针对不同的数据处理类型，您需要填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据处理预置算子说明。 图2

查看更多 →

测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。 图9 关联历史作业 系统提示关联成功，则说明这两个数据集的字段及属性一

查看更多 →

使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

查看更多 →

bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例： #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user

查看更多 →

是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${pa

查看更多 →