端边云车联网Serverless数据湖解决方案

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    大数据处理基本流程 更多内容
  • 基本流程

    基本流程 通过委托信任功能,您可以将自己账号中的资源操作权限委托给更专业、高效的其他账号,被委托的账号可以根据权限代替您进行资源运维工作。 只能对账号进行委托,不能对IAM用户进行委托。 如下以A账号委托B账号管理资源为例,讲述委托的原理及方法。A账号为委托方,B账号为被委托方。

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  • Octopus开发基本流程?

    仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景,不需要真实的环境和硬件,极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六场景实例,覆盖大部分驾驶路况,用户可直接在线使用,持续迭代提升自动驾驶安全性。 父主题: 关于Octopus

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发基本流程介绍 什么是AI AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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  • 大屏开发全流程

    屏开发全流程 ISDP+开发中心提供了应用、屏、移动端、端侧设备四业务场景应用的开发,本节介绍屏应用场景开发的全流程。 场景介绍 开发流程 开发过程 父主题: 快速入门

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  • 大屏数据处理应用模板

    具体操作请参见如何控制接口访问权限。 数据处理应用模板服务集成示例: 如何使用资产 以在屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页,如图1所示,单击“项目”页签,单击“业务屏”。 图1 进入业务屏 如图

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  • ModelBox基本概念

    将这些功能单元直接集成到应用流程图中,这也是基于流程图开发的一好处。除内置功能单元外,ModelBox支持功能单元的自定义开发,支持的功能单元形式多样,如C/C++动态库、Python脚本、模型+Toml配置文件等。 流程图 ModelBox中用流程图(Graph)来表达应用逻

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  • 数据处理

    数据处理 在数据服务首页左侧导航,选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面,如图1所示。 参数说明如下所示: 作业名称:自定义输入。 开发环境:选择通用编辑器。 作业位置:存储作业脚本的 数据湖 OB

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理支持什么类型脚本? 运行环境如何安装Python包? 数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 用户注销后,是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源,是否还会计费? 父主题: 常见问题

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  • 数据处理

    数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题: 管理基础工具

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  • 数据处理

    数据处理 当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负面影响,开发过程通常需要进行数据处理。ModelArts提供了数据处理的功能,目的是帮助用户从大量的、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。

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  • 数据处理

    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。LoRA微调训练与增量预训练使用同一个数据集,即都是alpaca_data.json。 如果已经在增量预训练时处理过数据,可以直接使用,无需重复处理。如果未处理过数据,请参见数据处理章节先处理数据。

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务 预置算子说明 父主题: 数据管理(旧版即将下线)

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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  • 数据处理

    数据处理 对于数据管理,有没有类似navicate这样的可视化工具

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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  • 数据处理

    GeneralInstructionHandler 数据处理具体操作 增量预训练数据处理具体操作步骤如下。 单击“作业列表”右侧“+”新建训练作业任务 图1 新建训练作业 设置作业名称、描述、作业模式,根据需求选择镜像、资源规格和节点数。 图2 设置训练作业基本信息 单击alpaca-ft文件夹右侧“设为输出”,完成输出目录的挂载。

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 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。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负

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  • 数据处理简介

    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。

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  • 数据处理

    数据处理 数据集 数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 数据处理

    数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题: 自动驾驶云服务全流程开发

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  • 数据处理

    数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题: 数据处理

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