中软国际数据治理专业服务解决方案实践

使用函数处理DIS数据 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 处理数据

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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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开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括

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使用函数处理IOT数据 案例概述 准备 构建函数程序

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Hudi Schema演进并发说明 建表时需要指定hoodie.cleaner.policy.failed.writes = 'LAZY'，否则并发提交时会触发rollback。 DDL并发 表1 支持的DDL并发操作 DDL操作 add rename change type change

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购买了会议并发后之前的免费并发资源还在吗? 购买了会议并发资源后，之前免费的并发资源将被回收。 父主题： 产品规格

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接口的并发是多少 人证核身 标准版（三要素）、人证核身证件版（二要素）默认并发为10qps。 父主题： API使用类

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save("/tmp/tablePath") 所有参与分区间并发写入的任务，都必须配置上述参数。 不建议同分区内并发写，这种并发写入需要开启Hudi OCC方式并发写入，必须严格遵守并发参数配置，否则会出现表数据损坏的问题。 并发OCC参数控制： SQL方式： // 开启OCC set

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实例支持三并发，三个并发请求，FunctionGraph只启动一个实例处理请求，减少了两次冷启动。 减少总请求处理时长，节省费用：单实例单并发下，多个请求的总处理时长为每个请求的处理时长相加。单实例多并发下，同一个实例对并发的多个请求的计费时间为，从第一个请求开始处理计时，到最后一个并发的请求处理结束计一次时长费用。

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Studio控制台首页，选择对应工作空间的“数据开发”模块，进入数据开发页面。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“配置管理 > 配置”。 选择“节点并发数”。 配置工作空间的节点并发数，工作空间的节点并发数不能大于 DataArts Studio 实例的并行节点并发数上限。 DataArts S

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。 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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步骤6：数据开发处理 DataArts Studio数据开发模块可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境、全托管的大数据调度能力，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助您快速构建大数据处理中心。 使用DataArts Studio数据开发，用户可进行数据管理、数据集成、脚本开

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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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并发请求。这种情况下，只需要保证节点间网速通畅，避免集群性能受限。 大规格三节点： 如果需要处理大量数据、需要高性能计算，但可以承受较高的成本，可以选择大规格三节点集群。 例如，规格为32核256G的大规格集群（dws2.m6.8xlarge.8），拥有更快的CPU处理能力和更大

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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