大数据的复杂性 更多内容
  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 数据大屏-启动大屏配置

    通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏,进入数据屏列表页,选择对应空间和目录 图1 新增大屏 填写屏相关信息: 屏名称:根据业务场景,配置屏名称 屏描述:根据业务场景,填写屏相关描述,更清晰描述屏业务场景 屏尺寸:支持预置尺寸和自定义尺寸,适配不同终端展示 图2 填写屏相关信息 OneSketch

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  • 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

    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

    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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  • 大屏所展现的数据如何获取到本地?

    屏所展现数据如何获取到本地? 可通过对接开放API或屏所提供报告导出功能获取相关数据。对接API具体方法可参见最佳实践中的如何调用API。 父主题: 其他使用相关

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  • 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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  • 快速搭建数据大屏

    。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 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”,屏发布成功。 下线屏:单击页面右上角后,单击“下线”,大屏下线成功。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题分成更小子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据的管理、查找和维护。

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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。获取方法请参见获取项目ID。

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  • 大容量数据库背景介绍

    子问题直到最后子问题可以简单直接求解,原问题解可看成子问题合并。对于容量数据场景,数据库提供对数据进行“分治处理”方式即分区,将逻辑数据库或其组成元素划分为不同独立部分,每一个分区维护逻辑上存在相类似属性数据,这样就把庞大数据整体进行了切分,有利于数据管理、查找和维护。

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  • 使用数据工程构建预测大模型数据集

    时序预测回归模型 时序回归 csv 融合推荐分类模型 结构化分类 csv 融合推荐回归模型 结构化回归 csv 融合推荐异常检测模型 结构化分类 csv 图1 创建数据集 训练预测模型所需数据量 训练预测模型时,所需数据通常为表格格式,即由行和列组成扁平化数据。具体要求如下:

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  • 使用数据工程构建CV大模型数据集

    加工图片、视频类数据集 通过专用加工算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工图片类数据集、加工视频类数据集 标注图片、视频类数据集 为无标签数据集添加准确标签,确保模型训练所需高质量

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  • 模型使用指引

    模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关微调数据集上训练模型来实现,所需微调量取决于任务复杂性数据大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。 2 生成模型服务 将模型部署为模型服务

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  • 使用数据工程构建NLP大模型数据集

    标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义数据指令对原始数据进行处理,并根据设定轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型多样性和泛化能力。 合成文本类数据集

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  • 适配服务

    根据用户实际需求制定并输出定义报表,方便运维人员总结一段时间内工作成果, 提供向上汇报,内部总结分析材料支撑。 自助服务 自动化执行多种管理操作,如创建虚拟桌面、分配应用程序等,减少了手动干预需要,降低了管理复杂性,提高管理效率。 父主题: 实施流程

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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。 训练科学计算模型训练数据要求所需数据量 构建科学计算模型进行训练数据要求见表1。 表1 科学计算模型训练数据要求

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  • 使用数据工程构建医学NLP大模型数据集

    标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 加工文本类数据集 合成文本类数据集 利用预置或自定义数据指令对原始数据进行处理,并根据设定轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集,增强训练模型多样性和泛化能力。 合成文本类数据集

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  • 大模型数据安全防护场景

    模型数据安全防护场景 训练数据资产中心 训练数据资产目录 文本敏感数据识别 文本敏感数据脱敏 OBS使用日志审计 训练数据水印

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