中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    json数据 更多内容
  • FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化

    FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于 MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时,复用上次JSON item的解析结果,提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时,可通过在FlinkServer

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  • 基于NL2JSON助力金融精细化运营

    'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求:本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定,从经验上来说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数

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  • 函数支持json序列化和反序列化

    函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题: 开发事件函数

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  • IoTA.03011011 作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式

    作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式 错误码描述 作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式。 可能原因 用户输入的作业配置内容存在遗漏,不是一个合法的JSON格式。 处理建议 请检查作业配置内容,可使用JSON格式化工具进行校验。 父主题: 数据管道相关错误码

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  • 添加CloudTable转储任务

    道内的JSON数据生成HBase数据的列。 取值范围:1~4096。 表6 RowKey 参数 是否必选 参数类型 描述 value 是 String 通道内JSON数据JSON属性名,用于生成HBase数据的rowkey。 type 是 String 通道内JSON数据的JSON属性的类型名称。

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  • IoTA.03011011 作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式

    03011011 作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式 错误码描述 作业配置无法正常解析,请检查是否为JSON格式。 可能原因 用户输入的作业配置内容存在遗漏,不是一个合法的JSON格式。 处理建议 请检查作业配置内容,可使用JSON格式化工具进行校验。 父主题: 实时分析相关错误码

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  • 特定结构化数据函数

    e_set("json", json_parse(v("content"), default="FFF", restrict=false)) 加工结果 content: this is not json json: FFF xml_to_json 将xml数据转成JSON数据。 函数格式

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  • 接口调用下载

    txt', 'result.txt') # 读取并反序列化JSON数据 json_data = read_and_deserialize_json('result.txt') # 将JSON数据反序列化为结构体列表 data_struct_list =

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  • 准备数据

    SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:

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  • 准备数据

    parquet,数据大小:24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43

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  • 文本解析

    文本解析 解析Nginx日志 提取字符串动态键值对 解析 CS V格式日志 加工复杂JSON数据 解析与更新JSON数据 父主题: 日志加工(邀测)

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  • 准备数据

    parquet,数据大小:24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43

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  • 使用Agent Lite接入的网关设备gwbindinfo.json文件丢失如何处理?

    使用Agent Lite接入的网关设备gwbindinfo.json文件丢失如何处理? Agent Lite网关绑定成功后,会生成gwbindinfo.json文件,文件中包含绑定成功的网关信息,需要您自己保存。 如果这个文件不小心丢失了,或者损坏了,只能在物联网平台上删除该设备

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  • 准备数据

    SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:

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  • 准备数据

    SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:

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  • 准备数据

    SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:

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  • 准备数据

    parquet,数据大小:24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43

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  • 准备数据(可选)

    a_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/home/ma-user/ws/llm_train ) |── LLaMAFactory/data |── alpaca_en_demo.json

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  • 准备数据(可选)

    a_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/home/ma-user/ws/llm_train ) |── LLaMAFactory/data |── alpaca_en_demo.json

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  • 准备数据(可选)

    a_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/home/ma-user/ws/llm_train ) |── LLaMAFactory/data |── alpaca_en_demo.json

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  • 准备数据(可选)

    a_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/home/ma-user/ws/llm_train ) |── LLaMAFactory/data |── alpaca_en_demo.json

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