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数据处理
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在弹出的“选择启动文件”对话框中，选择要启动的文件，单击“确认”。 在作业编辑界面，单击右上角的“提交运行”，进入“作业运行记录”界面。 作业运行成功后，界面展示如图2所示。 如果选择“保存配置”，则不会提交运行。已保存的运行参数或已运行的作业，可以集成到数据服务的治理任务流程中。 图2 作业运行记录 父主题：
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数据处理
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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 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
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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
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数据处理
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GeneralInstructionHandler 参数说明： input：增量预训练数据的存放路径。 output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如：alpaca-ft）。 tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，
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查询数据处理的算法类别
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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items
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数据处理简介
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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
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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 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表
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数据处理
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停止数据处理任务的版本
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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 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{proj
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