端边云车联网Serverless数据湖解决方案

完成多项复杂的数据处理任务。DWR提供图形化界面，方便用户直观便捷的构建数据处理流程，同时提供了预置的算子和自定义函数能力，覆盖数据处理的各种场景。预置算子的详细介绍，请参见官方算子一览。用户在自行开发自定义函数时，函数的输入参数和输出参数需要遵守自定义函数开发规范。 DWR支持

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使用预置的数据处理工具 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务

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”的内容。 计费示例 以下示例中出现的费用价格仅供参考，实际价格请参见产品价格详情中“ 对象存储服务 ”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为：

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接受来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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传入数据为NULL值，不做转换处理。 配置输入字段列数，大于原始数据实际包含的字段列数，全部数据成为脏数据。 字符截取的起点位置或终点位置，大于输入字段的长度时，当前行成为脏数据。 EL操作转换 传入数据为NULL值，不做转换处理。 输入一个或多个字段的值，输出计算结果。 输入类型和算子不兼容时，当前行为脏数据。

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tokenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序

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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{pr

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create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs

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待进行时间特征提取的时间列。 预提取时间特征 要提取的时间特征。默认为“全量提取”，指提取全部的时间特征。此外还支持提取“年”、“月”、“日”、“时”、“分”、“秒”、“星期几”、“一年中的第几天”、“一年中的第几周”、“季”这些时间特征。 新列名 提取出时间特征后产生的新特征列的列名。如

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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kenizer的存放路径。 - handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --m

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kenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -append-eod：参数用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列的结束，可以帮助模型更好地理解和处理长序列。 seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个

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signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/

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Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。

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STAR-CCM+部署HPC集群流程图 本文档介绍如何通过仿真软件STAR-CCM+部署HPC集群，流程如图1所示。 图1 基于STAR-CCM+部署HPC集群流程图 父主题： 基于STAR-CCM+部署HPC集群

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型。数据处理类型支持“数据清洗”、“数据校验”、“数据选择”和“数据增强”。 针对不同的数据处理类型，您需要填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据处理预置算子说明。 图2

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tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径 -workers：设置数据处理使用执行卡数量 -log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document

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是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${p

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模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。

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gface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 微调训练和预训练的区别 微调训练是在预训练权重的基础上使用指令数据集进行的，对模型权重进

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