中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    如何学习大数据 更多内容
  • ModelArts最佳实践案例列表

    解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 主流开源模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch

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  • 如何上传超过5GB的大对象?

    如何上传超过5GB的对象? 背景信息 通过OBS管理控制台上传的文件有大小和数量限制,每次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。如果只上传1个文件,则这个文件最大为5GB。 上传超过5GB的对象 5GB < 上传对象 <= 48.8TB 如果需要上传超过5GB的对象,可以使用OBS

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  • 如何提前发现大Key和热Key?

    如何提前发现Key和热Key? 方法 说明 使用D CS 自带的Key和热Key分析工具进行分析 请参考分析Redis实例Key和热Key。 通过redis-cli的bigkeys和hotkeys参数查找Key和热Key Redis-cli提供了bigkeys参数,能够使re

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  • 准备盘古大模型训练数据集

    准备盘古模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集(可选) 发布数据集 创建一个训练数据

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“ 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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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于100条不同数据(有一个特征取值不同,即视为不同数据)。 训练数据列内容不能有时间戳格式(如:yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无

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  • 新建联邦学习作业

    新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 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,最大32位,由字母和数字组成

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • ModelArts

    免费体验 CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应

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  • 大屏

    屏 获取屏组件列表 获取屏指定组件数据

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  • 产品优势

    ,使盘古模型成为企业和开发者构建智能应用的首选。 创作能力强 盘古模型通过海量数据训练,能够捕捉更多语言规律和特征,在各类处理任务中表现出色。无论是生成文章、撰写报告,还是设计广告文案,盘古模型都能根据输入需求灵活调整,生成符合预期的高质量内容。 推理速度快 盘古模型采用

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  • 大屏Demo

    屏Demo 描述 屏Demo,开箱即用的屏样例,需要配合应用资产中“数据处理应用模板”一起使用。 开放能力 屏Demo为模板资产,订购后下载到本地,通过导入的方式上传到“业务屏”下使用。 屏Demo提供了指挥看板页面,如图1所示。 图1 指挥看板页面 如何使用资产

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  • 大Key诊断

    选择“Key诊断”,勾选对应的类型,查看对应类型的Key信息。 图1 Key诊断 您可以查看Key的信息。参数请查看表1。 表1 Key的参数 参数 描述 类型 Key的类型。 string hash zset set exhash list stream Key名

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  • 预览大屏

    预览屏 本章节介绍如何预览屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目,参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据,参考新建数据源。 已创建所需的数据集,参考可视化新建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据屏。 预览屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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  • 复制大屏

    在控制台的右侧“我的项目列”选择或搜索对应的项目,单击进入项目。 在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 单击屏操作列“更多>复制”,弹出复制窗口,重命名后单击“确定”,复制成功。此时屏转态为未发布,如果要发布请参见发布屏章节。 父主题: 新建

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  • 创建大屏

    步骤3:保存或保存并发布屏 完成大屏字段和样式配置并单击“更新”后,单击屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存:保存屏之后,在屏页面屏不具有查看屏功能。 在保存的页面输入屏的名称。 图9 保存并发布 收藏:收藏屏后,可在产品首页“我的收藏”快速找到屏。 保存并发

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  • 管理大屏

    在项目页面,单击数据分析下“屏”进入屏管理页面。 单击屏操作列“更多>删除”,弹出删除窗口,单击“确定”,删除屏。 父主题: 新建

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  • 训练数据集创建流程

    情况。因此,数据的收集和处理是模型训练中的关键环节。 盘古模型套件平台通过提供数据获取、清洗、配比与管理等功能,确保构建高质量的训练数据。 父主题: 准备盘古模型训练数据

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