在数据类型中，选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集，更多操作请参见数据集管理。 父主题： 数据接入

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试集、KPI 15分钟数据集、KPI 60分钟数据集、KPI异常检测数据集。 其中鸢尾花原始测试集、KPI 15分钟数据集和KPI 60分钟数据集中包括空值，用户可以通过特征工程进行数据修复，剔除空值。 本地上传-文件大小限制为60M，文本支持csv和txt 数据来源选择“本地上

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数据集 硬盘故障检测模板中，已经预置了四份 数据实例 ，已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作，可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中的“数据集”，进入数据集菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据集实例，如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置的数据集实例右侧的图标，可查看数据实例中的数据文件。

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数据集 数据集简介 新建数据集和导入数据 数据集操作 父主题： 用户指南

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数据集 数据集订购接口 数据集发布接口 目录管理接口 数据集管理接口 数据集可视授权接口 订阅和审批接口 数据集下载接口 计量统计接口 用户信息管理接口 通知接口 标签接口 数据集评论接口 网图服务数据集查询接口 数据集备份恢复接口 数据资产账本接口 父主题： API参考

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数据集成 数据源管理 支持通过手动配置或批量导入的方式接入数据源 图1 数据源管理 任务设计 拖拉拽设计 支持组件化拖拉拽方式快速完成数据同步任务的设计，用户在完成设计后，可通过预检测确认设计无误，通过开始、停止、刷新、查看日志等操作调试任务。 图2 拖拉拽设计 字段自动映射 配

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数据集成 数据集成主要包含三块：离线集成，实时集成，集成任务。 图1 数据集成 离线集成 主要为结构化集成和非结构化集成两种，结构化集成主要是离线集成部署方式，非结构化集成为API部署方式。 结构化集成 图2 结构化集成 集成作业 图3 集成作业 任务名称：自定义数据 需求类型：目前只支持新增

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数据集 数据集主要包含两块：左侧树状导航展示数据集路径、右侧可进行新建数据集操作。 图1 数据集 数据集可以直接从数据源在线导入，也可以离线导入本地文件。 图2 数据集导入 单击“数据集”，可看到该数据集详情和元数据信息。 图3 数据集详情 图4 元数据 父主题： DataLab用户手册

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在数据类型中，选择“数据集”。 图1 选择数据集 按需选择对应的数据集，更多操作请参见数据集管理。 父主题： 数据接入

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数据集成 支持接入的日志 接入数据 父主题： 设置

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数据集 表1 数据集权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据集列表 GET /v1.0/{project_id}/common/datasets octopus:dataset:list

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数据集 获取数据集列表 创建数据集 获取数据集详情 删除数据集 父主题： API

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数据集成 概述 实例管理 连接管理 映射管理 作业管理

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数据集成 数据集成概述 约束与限制 支持的数据源 管理集群 管理连接 管理作业 优化迁移性能 常见错误码参考 关键操作指导 使用教程

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数据集成 CDM 与其他数据迁移服务有什么区别，如何选择？ CDM有哪些优势？ CDM有哪些安全防护？ 如何降低CDM使用成本？ CDM未使用数据传输功能时，是否会计费？ 已购买包年包月的CDM套餐包，为什么还会产生按需计费的费用？ 如何查看套餐包的剩余时长？ CDM可以跨账户使用吗？

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dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。

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操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/ 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2021winner21k_whole_map_val

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mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集

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Dockerfile示例 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以数据集 自定义镜像 为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像 FROM registry-cbu.huawei

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上传数据集失败如何处理？ 问题原因 上传数据集失败，一般是因为数据集格式不对导致的。不同行业套件的工作流，对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求，各个套件的数据集要求如下： 文字识别 套件 自然语言处理 套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后，将数据集上传至OBS桶。

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sh python /home/work/user-job-dir/app/mnist/mnist_softmax.py --data_url /home/work/user-job-dir/app/mnist_data',

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