中软国际数据治理专业服务解决方案实践

FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/

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") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件

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") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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OCR服务识别结果可以转化为Word、TXT、pdf吗 OCR提取之后返回的结果是JSON格式，需要用户通过编程，将结果保存为Word、TXT、pdf格式。 父主题： API使用类

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") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",")

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件夹，“/

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female,60 数据规划 Spark Streaming样例工程的数据存储在Kafka组件中（需要有Kafka权限用户）。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt的内容复制保存到input_data1.txt，将log2

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 在Linux系统上新建两个文本文件，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2.txt。 在HDFS上建立一个文件

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***") // 读取文本路径信息，并使用逗号分隔 val filePaths = ParameterTool.fromArgs(args).get("filePath", "/opt/log1.txt,/opt/log2.txt").split(",").map(_

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以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 基于已设计好的分类标签准备文本数据。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内，通用文本分类工作流仅

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规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。 在Linux系统中新建文本文件，将待处理的数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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以换行符作为分隔符，每行数据代表一个样本数据，单个样本不能有分行显示，不支持换行。 文本数据至少包含2个及以上的标签。每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类，当前支持文本分类的语种包

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FangBo,female,60 数据规划 首先需要把原日志文件放置在HDFS系统里。 本地新建两个文本文件input_data1.txt和input_data2.txt，将log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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100个以上的数据。 多语种文本分类工作流仅支持对单语种的文本分类，当前支持文本分类的语种包括英语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、阿拉伯语等。暂不支持对同一文本中含多语种的文本进行分类训练。 针对未标注数据，将待标注的内容放在一个文本文件内。 针对已标注数据，文本分类的标注对象

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sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora_sdxl.sh 所有数据保存在au

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sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora_sdxl.sh 所有数据保存在au

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