Studio大模型开发平台承载，它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 ModelArts Studio大模型开发平台为开发者提供了一种简单、高效的开发和部署大模型的方式。平台提供了包括数据处理、模型训练、模型部署、Agent开发等功能，以帮

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数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程所包含的具体功能如下：

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s坐标系地图，地图支持打点，绘制轨迹，配置弹框，和大屏其他数据联动等。通过Argis井下地图可以快速开发地图场景的业务应用。 组件资产 资产 说明 大屏Demo 大屏Demo，开箱即用的大屏样例，需要配合应用资产中“大屏数据处理应用模板”一起使用。 移动端签名 移动端签名提供两个

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配置的集群，提高了配置效率，更加方便快捷。当前支持快速购买Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群、ClickHouse集群、实时分析集群。 Hadoop分析集群：Hadoop分析集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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Metastore之上，具有Hive的DDL能力。从另外一种意义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），更轻松地在网格上读写HDFS上的数据，HCatalog还能为这些数据处理工具提供读写接口，并使用Hive的命令行接口发布数据定义

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Flink-on-YARN 模式的作业日志输出路径通常是 **$HADOOP_HOME/logs/userlogs/<APPLICATION_ID>/<CONTAINER_ID>/**。这里的 $HADOOP_HOME 是Hadoop的安装目录，<APPLICATION_ID>和<CONTAINER_ID>

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应用资产 ISDP+智能安监 ISDP+场景任务管理 ISDP+问题管理 ISDP+认证管理 ISDP+权限同步 大屏数据处理应用模板 操作日志 系统参数初始化 审批流管理 煤矿3D模型应用 GIS 3D应用 图片视频采集 AI资产 iframe资产 父主题： 资产说明

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综合分配率（综合分配率达90%），弹性调度、训练和推理融合调度，大幅度缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、

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使用Hadoop客户端删除OBS上数据时报.Trash目录没有权限错误 问题描述 执行hadoop fs -rm obs://<obs_path>出现如下报错： exception [java.nio.file.AccessDeniedException: user/root/.Trash/Current/:

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per上建立了active的节点/hadoop-ha/hacluster/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的s

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据服务，创建时空信息相关的应用。如图1所示，MapDS具有地图相关数据接入、数据处理和数据调用三大能力，并最终通过数据调用对外进行服务。 数据接入用于在获取各类型地图原始数据后进行上云和导入。 数据处理用于对各类型地图原始数据进行加工，使之符合最终用户使用要求，如对卫星遥感影像数据进行加工，最终形成影像栅格数据。

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等）迁移到边缘。Kuiper 参考了上述云端流式处理项目的架构与实现，结合边缘流式数据处理的特点，采用了编写基于源 (Source)，SQL (业务逻辑处理), 目标 (Sink) 的规则引擎来实现边缘端的流式数据处理。 本文介绍了EMQ X Kuiper与华为云IEF的集成解决方案，主要有：

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用性，进而提升模型的训练效果，使其具备更高的精度和鲁棒性。 总体而言，数据加工不仅帮助用户提升数据处理效率，还通过优化数据质量，支持高效的模型训练，帮助用户快速构建高质量的数据集，推动大模型的成功开发。 支持数据加工的数据集类型 当前支持加工操作的数据集类型如下： 文本类数据集，

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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。

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MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在

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此任务的问题是，task数量变多时，AM管理的对象也线性增长，因此就需要更多的内存来管理。AM默认分配的内存堆大小是1GB。 操作步骤 通过调大如下的参数来进行AM调优。 参数入口： 在Yarn客户端的“mapred-site.xml”配置文件中调整如下参数。“mapred-site

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求，从而出现上面的问题。 Executor注册shuffle service的超时时间是5秒，最多重试3次，该参数目前不可配。 建议适当调大task retry次数和Executor失败次数。 在客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中配置如下参数。“spark

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er的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site.xml”配置文件中优化如下参数： “yarn.app.mapreduce

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per上建立了active的节点/hadoop-ha/hacluster/ActiveStandbyElectorLock。但是NameNode备节点通过客户端（ZKFC）与ZooKeeper建立连接时，由于网络问题、CPU使用率高、集群压力大等原因，出现了客户端（ZKFC）的s

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使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理

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