中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    anaconda 大数据 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

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  • 大容量数据库

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  • Notebook安装Conda指导

    下载和安装Anaconda。 获取Repository和Anaconda安装包。 Repository: https://repo.anaconda.com/archive/index.html Anaconda Installer: https://repo.anaconda.co

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘

    /home/ma-user/anaconda3 PyTorch-1.8 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8 python-3.7.10 * /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 训练专属预置镜像列表

    Python解释器路径及版本:/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径:/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/lib/python3

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  • 附录:微调训练常见问题

    启动训练任务前更新python-multipart版本: pip install python-multipart==0.0.12 父主题: 主流开源模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908)

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  • 开发用于自定义镜像训练的代码

    env”启动训练: 方式一:为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3 DEFAULT_CONDA_ENV_NAME=python-3.7.10 您可以使

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  • 获取大屏指定组件数据

    获取屏指定组件数据 功能介绍 获取屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题的解的合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据,这样就把庞大的数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。 父主题: 容量数据

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    /home/ma-user/anaconda3 TensorFlow-2.1 /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1 my-env /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env

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  • 线下容器镜像构建及调试

    设置python路径的环境变量)。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码,所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录,防止正式运行时磁盘占满(请见ModelArts

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    使用数据工程构建NLP模型数据集 NLP模型支持接入的数据集类型 盘古NLP模型仅支持接入文本类数据集,该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP模型数据集进行模型训练时,所需数据量见表1。 表1 构建NLP模型所需数据量

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  • 使用数据工程构建科学计算大模型数据集

    使用数据工程构建科学计算模型数据集 科学计算模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算模型训练数据要求 构建科学计算模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求 模型类别

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  • 大屏

    屏 新建屏 更新屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据 批量发布屏 批量删除屏 批量下线

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  • 大屏

    如图6所示,选择开发场景为“屏”,单击右侧区域的“开发”,进入到配置的AppCube屏开发环境。 图6 进入屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境,进入到默认环境的业务屏。 如果使用配置的开发环境,进入到配置的开发地址,配置的地址不是直接进入业务屏,参见下图进入业务屏。 如图7所示,单击“导入项目包”。

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