行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等角度衡量仿真算法控制效果，支持可视化仿真结果，生成任务报告。 在线仿真 并行仿真 智驾模型服务 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大大减低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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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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--tokenizer-type PretrainedFromHF #3.执行完成后在 datasets文件夹中可以得到 data_text_document.idx 与data_text_document.bin 两个文件 父主题： 预训练

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固定宽度文件输入 原始数据包含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。 配置转换字段类型，与原始数据实际类型不同，全部数据成为脏数据。例如将字符串类型转换为数值类型。 配置字段分割长度，大于原字段值的长度，则数据分割失败，当前行成为脏数据

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建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选* 数据包需包含符合平台要求的传感器数据文件。平台最多支持不超过10个有效数据包。 数据处理。 可选择数据是否进行Opendata转换，并且选用相对应的数据服务算子（数据回放）以及资源规格。 图2 数据处理 当yam

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BS的更多信息请参见《 对象存储服务 控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。 标定管理 传感器标定上传的标定文件存储在OBS中。 数据场景 场景挖掘后切出的rosbag片段存储在OBS中。

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时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列，缺失时间填充即根据已知的时间信息，补充缺失的时间。缺失时间填充完成后，其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单，进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 时序数据处理

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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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SFT微调数据处理 SFT微调（Supervised Fine-Tuning）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。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 下载数据

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--tokenizer-not-use-fast #3.执行完成后在 datasets文件夹中可以得到 data_text_document.idx 与data_text_document.bin 两个文件 父主题： 预训练

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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预训练数据处理 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。 这里以Llama2-70B为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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预训练数据处理 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。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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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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据量。 数据处理 可查看此数据包关联的数据处理作业，单击作业ID，可跳转至作业处理界面。 收集信息 车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。 如果数据包异常，一般是由于与数据包同名的yaml文件配置错误，可参照与数据包同名的yaml配置文件说明

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开发一个示例大屏应用，使用ISDP+开发中心的资产大屏模板（demo）和大屏数据处理应用模板，进行大屏开发。开发完成的大屏应用集成到ISDP+平台，用户可以通过ISDP+平台访问大屏。 图1 示例看板 场景分析 需要使用到资产：【大屏模板（demo）】和【大屏数据处理应用模板】。

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操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。包含有“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的子目录将被识

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object 数据来源，与inputs二选一。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 inputs 否 Array of ProcessorDataSource objects 数据来源列表，与data_source二选一。

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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数据处理预置算子说明 数据校验 数据清洗 数据选择 数据增强

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