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处理数据
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处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图标、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理
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处理数据
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处理数据
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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据
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函数工作流
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数据处理
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数据处理 在数据服务首页左侧导航，选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面，如图1所示。 参数说明如下所示： 作业名称：自定义输入。 开发环境：选择通用编辑器。 作业位置：存储作业脚本的数据湖OB
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数据处理
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数据处理 数据处理支持什么类型脚本？ 运行环境如何安装Python包？ 数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 用户注销后，是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源，是否还会计费？ 父主题： 常见问题
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数据处理
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数据处理
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意义的数据。 ModelArts提供了四种基本的数据处理功能： 数据校验：帮助AI开发者提前识别数据中的不合法数据，如已损坏数据、不合格数据等，有效防止数据噪声造成的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。 数据选择：在
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处理呼叫数据
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处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据，需要在服务端处理集成地址表单提交，并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性，此处提供传递的主要呼叫参数说明，请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板（thymeleaf）方式，请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称
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数据处理
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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。LoRA微调训练与增量预训练使用同一个数据集，即都是alpaca_data.json。 如果已经在增量预训练时处理过数据，可以直接使用，无需重复处理。如果未处理过数据，请参见数据处理章节先处理数据。
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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json 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 增量预训练和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 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的增量预训练数据。preprocess_data
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数据处理
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数据预处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表
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