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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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 选择在“数据中心”中配置的数据集，作为组件数据来源。选择此方式时，请确保数据集已在数据中心创建，详情请参见数据中心。 数据集 参考登录AstroCanvas界面中操作，登录AstroCanvas界面。 在编辑页面状态下，选中组件，单击组件上方的。 在数据类型中，选择“数据集”。

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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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argparse # 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description="train mnist", formatter_class=argparse.Argumen

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"python", "/var/mnist.py" ],

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数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍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

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61.txt doc/%e6%96%87%e4%bb%b61.txt http://xxx.xxx.xxx.xxx.com/doc/thefile2.txt doc/thefile2.txt http://xxx.xxx.xxx.xxx.com/the%20file.txt the%20file

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图3 前往计算节点 选择界面左侧“数据管理>数据预处理”，单击“创建”，可输入作业名称、描述及数据集，单击保存。若当前选不到目标数据集，可查看该数据集是否已参与其他的预处理作业。 目标数据集需要对所选字段的分布类型进行严格定义。处理评估/预测数据前建议先使用训练数据进行预处理，以确保当数据处理达到目标需求。

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data-url: obs://your-bucket/mnist/dataset/MNIST/ code-dir: obs://your-bucket/mnist/code/ log-url: obs://your-bucket/mnist/logs/ ##[Optional] Uncomment

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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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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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/datasets/pixart-sigma-toy-dataset 修改数据集格式： 只需在数据集根目录创建个.py文件，读取其数据集格式做成flux数据集即可。 vim ${work_dir}/datasets/data.py #---------------data.py

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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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本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化json数据。 父主题： 数据集加工算子介绍

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til。 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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