端边云车联网Serverless数据湖解决方案

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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--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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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。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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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。 这里以Llama2-70B为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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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。 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。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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object 数据来源，与inputs二选一。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 inputs 否 Array of ProcessorDataSource objects 数据来源列表，与data_source二选一。

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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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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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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{pr

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如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和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

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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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管理和查看数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据管理>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。

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SFT全参微调数据处理 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LLama2-70B为例，对于LLama2-7B和LLama2-13B，操作过程与LLama2-70B相同，只需修改对应参数即可。

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如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和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

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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使用预置的数据处理工具 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务

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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。 HBase输入 原始数据包含NULL值，不做转换处理。 配置HBase表名错误，全部数据成为脏数据。

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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Doris集群回收站数据处理 那些场景会产生回收站数据？ 数据均衡时，仅仅是将高负载磁盘上的tablet拷贝一份到低负载的磁盘，并将原有tablet放入垃圾回收站，并不会物理删除原有tablet，因此产生垃圾文件。 Delete/drop/truncate等操作只是在逻辑上删除了

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