中软国际数据治理专业服务解决方案实践

生成数据实例”，在新增的“生成数据实例”代码框右侧选择数据集和数据实例，运行代码框。系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据，生成经过特征处理的数据集，供模型训练使用。 用户可以在“数据集”界面查看新生成的数据。 父主题： 特征工程

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调用API报错IVS.0015怎么处理 问题现象 调用 人证核身 接口时，报错“IVS.0015”。 该报错表示调用的API没有开通。 解决方法 请先登录控制台开通所需的服务。 如已开通，检查开通服务区域和实际调用的API的区域是否一致。 图1 检查区域信息 父主题： 错误码类

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调用API接口请求超时怎么处理？ 接口响应时间依赖于图片的下载时间，如果图片下载时间过长，会返回接口调用失败。 请您确保网络带宽能够满足服务高峰期下载速率。 请您保证被检测图片所在的存储服务稳定可靠，建议您使用OBS存储。 父主题： API使用类

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答：LiteOS 系统不支持 system 函数执行相关操作，在使用 system 函数进行功能调用的地方，可以直接调用该功能接口函数实现功能调用。

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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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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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步骤2：数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据，分析10大用户关注最多的产品和10大用户评价最差的商品，然后通过作业定期调度执行并将结果每日导出到表中，以支撑信息分析。 分析10大用户关注最多的产品 在 DataArts 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。

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avg_rating desc limit 10 图2 脚本（top_rating_movie） 关键参数说明： 数据连接：步骤3中创建的DWS数据连接。 数据库：步骤5中创建的数据库。 脚本调试无误后，单击“保存并提交版本”提交该脚本，脚本名称为“top_rating_movie”。在后续开发并调度作业引用该脚本。

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长度，需和训练时参数保持一致。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx Alpaca数据处理具体操作 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-u

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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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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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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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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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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。 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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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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