中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    深度学习处理大数据 更多内容
  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • AI原生应用引擎基本概念

    理方向。 语言模型 语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理 机器翻译 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 精度调优前准备工作

    Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。 三方库版本比对 模型训练通常会使用Deepspeed、Megatron等三方库,需要确保这些三方库的版本一致。 环境版本更新 这一项仅在条件允许的情况下进行

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    启动训练任务前更新python-multipart版本: pip install python-multipart==0.0.12 父主题: 主流开源模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 开发数据预处理作业

    开发数据处理作业 数据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。 训练数据处理作业 评估/预测数据处理 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

    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 数据处理脚本preprocess_data

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  • 预训练数据处理

    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 数据处理脚本preprocess_data

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  • 数据处理(OT应用)

    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从输入点接收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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  • 算子数据处理规则

    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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  • 步骤2:数据开发处理

    步骤2:数据开发处理 本步骤通过BI报表原始数据,分析10用户关注最多的产品和10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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  • 步骤3:数据开发处理

    avg_rating desc limit 10 图2 脚本(top_rating_movie) 关键参数说明: 数据连接:步骤4中创建的DWS数据连接。 数据库:步骤6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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  • 预训练数据处理

    长度,需和训练时参数保持一致。 数据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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  • 发现和处理Redis大Key热Key

    发现和处理RedisKey热Key Key和热Key的定义 Key和热Key场景较多,没有非常明确的边界,需要根据实际业务判断。 名词 定义 Key Key可以分为两种情况: Key的Value占用存储空间较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB,或者集合

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  • 处理ModelArts数据集中的数据

    处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题: 数据准备与处理

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  • 时序数据处理

    。 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

    栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据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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  • 创建数据预处理作业

    选择界面左侧“数据管理>数据处理”,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

    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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