中软国际数据治理专业服务解决方案实践

。 时序数据排序 时序数据排序即根据给定的参数对时间序列进行排序。 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 > 时序数据排序”，界面新增“时序数据排序”内容。 对应参数说明，如表2所示。 表2 参数说明 参数 参数说明 时间列 时序数据时间列，

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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微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data.py存放在llm_train/As

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预训练数据处理 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。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样

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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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层、中间件层和数据层，采用的上云策略是Re-host或Re-platform，主要是平迁，包含少量上云适配改造，遵循应用迁移小循环流程。 大数据迁移上云：是指将大数据平台的运行环境迁移到云上，包括数据迁移和任务迁移，采用的上云策略是Re-platform，包含大数据任务的适配改造，遵循大数据迁移流程（待发布）。

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选择需要扫描的CCE实例 设置分批策略。 分批策略： 自动分批：用户选择的待执行机器，会根据默认规则，分成多批。 手动分批：用户可以根据自身需要，将待执行的机器，分成若干批，控制机器所在的批次。 不分批：用户所有待执行的机器会全部在同一批次。 图9 选择分批策略 设置熔断策略。 熔断

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背景音乐是否支持循环播放？ 支持，调用startAudioFile接口，设置循环次数“cycle”为0，表示无限循环播放。 父主题： SDK使用

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下： MD5：对val数据进行md5加密，返回加密后的数据字符串。 MD5-BASE64：对val数据进行MD5-BASE64编码，返回编码后的数据字符串。 SHA-1：对输入的数据进行SHA-1加密，返回加密后的数据字符串。 SHA-224：对输入的数据进行SHA-224加密，返回加密后的数据字符串。

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当推理计算完成后，需要将推理结果或者推理结束信号发送给Host端，如果在推理Engine内部调用SendData回传数据到Host端，将会消耗推理Engine的时间。建议单独开一个专门负责回传数据的Engine（例如：DataOptEngine），当推理结束后，推理Engine将处理数据透传给DataOptEngine，由DataOptE

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当推理计算完成后，需要将推理结果或者推理结束信号发送给Host端，如果在推理Engine内部调用SendData回传数据到Host端，将会消耗推理Engine的时间。建议单独开一个专门负责回传数据的Engine（例如：DataOptEngine），当推理结束后，推理Engine将处理数据透传给DataOptEngine，由DataOptE

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数据处理预置算子说明 数据校验 数据清洗 数据选择 数据增强

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个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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节点上的数据更多，从而导致节点间的数据不均衡。 实施步骤 业务数据不均衡的处理措施： 优化业务中Topic的设计，对于数据量特别大的Topic，可对业务数据做进一步的细分，并分配到不同的Topic上。 生产者生产消息时，尽量把消息均衡发送到不同的分区上，确保分区间的数据均衡。 创

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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数据处理支持什么类型脚本？ 目前数据处理仅支持Python脚本。数据处理集成了华为公有云ModelArts服务的引擎，用来执行用户自编码的Python脚本。 父主题： 数据处理

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是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_id

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异常执行动作。 循环 循环（while），当满足条件时，重复执行循环块内的逻辑，直到不满足条件或者超出最大循环次数，或者超出超时时间。 输入参数 用户配置终止执行动作，相关参数说明如循环输入参数说明所示。 表12 循环输入参数说明 参数 说明 条件1 是否循环的条件。 最大循环次数 默认值循环5000。

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异常执行动作。 循环 循环（while），当满足条件时，重复执行循环块内的逻辑，直到不满足条件或者超出最大循环次数，或者超出超时时间。 输入参数 用户配置终止执行动作，相关参数说明如循环输入参数说明所示。 表12 循环输入参数说明 参数 说明 条件1 是否循环的条件。 最大循环次数 默认值循环5000。

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Each循环中，始终取“数据集”中二维数组的第二行的第一个值。 #{Loop.dataArray[1][0]} current String For Each节点在处理数据集的时候，是一行一行进行处理的。Loop.current表示当前遍历到的For Each节点“数据集”中定义

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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