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专属计算集群与专属云的关系
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专属计算集群服务是专属云解决方案中的核心服务，为专属云解决方案提供了计算专属的能力，专属云为隔离的区域，用户需开通专属云后才能申请物理设备资源使用专属计算集群服务，专属计算集群服务为专属云中各服务提供了计算资源进行使用。 在专属云内，计算资源不计费，使用用户已申请的设备节点计算资源。
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完成实验
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完成实验 准备工作 华为云学生账号登录Classroom 进入教学平台 进入需要完成实验的课堂 操作步骤 打开Classroom官网的指定课堂，切换到“实验”页签。 进入到课堂之后，单击顶部的实验按钮即可。 进入实验之后，可以查看该实验提交的截止时间。 查看实验详情。 实验详情页面分为左右两部分：
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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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数据处理简介
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数据处理简介 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 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
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数据处理介绍
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实现单个对象粒度的复杂任务处理，可以指定某个对象立即执行某个特定的工作流。 图1 数据处理工作流 优势 简单易用：通过控制台的图形化界面，轻松按需搭建数据处理流程。 功能强大：支持华为云各种数据处理服务的工作流处理能力。 容错性好：通过内置错误重试能力，自动重试失败或超时的任务，
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班级管理
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左侧下拉选择实验，将展示实验相关记录和统计信息。 图8 实验 报告评定 实验记录列表操作栏的查看按钮，单击可进入实验报告页面，该页面展示了实验报告内容以及实验各步骤完成状态。已提交的实验报告，管理员可单击右上的成绩评定按钮评定成绩，可对当前报告下评语和打分： 图9 成绩评定 测验 左侧下拉选择测验，可切换至测验记录信息。
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计算
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向量计算接口与函数
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如何查看实验记录
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下发实验
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要信息。 实验报告：是学生对实验整体掌握情况的反馈，老师可以根据实际情况上传模板，由学生自主完成。 实验附件：是对实验报告的补充，老师根据实际情况上传模板。 截止时间：是学生完成时间的最后期限，学生超过期限无法在进入实验。 提交次数：是在截止时间内，学生可以提交实验报告的次数。
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数据处理费用
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服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元
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实验界面介绍
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项目云资源规模如何计算？
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KooLabs云实验优势是什么
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KooLabs云实验优势是什么 区别于传统实验室，KooLabs云实验零硬件投入，免部署免维护省成本，在线一键式开通资源，24小时随时随地远程访问，在真实云环境中便捷操作，详细的实验文档指导操作，智能检测实验进程，一键式生成实验报告，智能问答全程跟踪，实时在线问答服务，沉浸式实验体验，助你快速上云。
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数据处理(OT应用)
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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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预训练数据处理
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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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算子数据处理规则
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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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时序数据处理
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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
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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
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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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预训练数据处理
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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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