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圖像分割類型的數(shù)據(jù)集，以及數(shù)據(jù)如何進(jìn)行標(biāo)注，為后續(xù)訓(xùn)練做準(zhǔn)備。 方案架構(gòu) 說(shuō)明： AI Gallery搜索并下載“dataset-segmentation-88”數(shù)據(jù)集到OBS中。 將下載的數(shù)據(jù)，在Model
合理設(shè)置數(shù)據(jù)保留策略，避免數(shù)據(jù)過(guò)期和浪費(fèi)存儲(chǔ)空間。合理設(shè)置數(shù)據(jù)保留策略可以避免數(shù)據(jù)過(guò)期和浪費(fèi)存儲(chǔ)空間?？梢愿鶕?jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)的重要性，設(shè)置不同的保留時(shí)間和清理策略。例如，對(duì)于一些重要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以設(shè)置較長(zhǎng)的保留時(shí)間，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和審計(jì)；對(duì)于一些臨時(shí)數(shù)據(jù)，可以設(shè)置較短的
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)中，一般由一個(gè)人完成，但是針對(duì)數(shù)據(jù)集較大時(shí)，需要多人協(xié)助完成。ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。當(dāng)需要標(biāo)注的數(shù)據(jù)較多，且無(wú)法使用智能標(biāo)注完成時(shí)，可聯(lián)合多人一起標(biāo)注。
不合規(guī)范圖片，使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。 如下圖所示，分別幫助用戶識(shí)別圖片是翻拍還是真圖： 圖1 翻拍和非翻拍識(shí)別示例 使用流程 圖2 翻拍識(shí)別服務(wù)使用流程
進(jìn)行管理。 方案架構(gòu) 根據(jù)已有的某貨運(yùn)公司車輛定時(shí)上報(bào)的詳單數(shù)據(jù)和貨運(yùn)訂單數(shù)據(jù)，DLI可以完成對(duì)該貨運(yùn)公司車輛行駛特點(diǎn)分析、記錄明細(xì)的查詢。 詳細(xì)的數(shù)據(jù)說(shuō)明請(qǐng)參考數(shù)據(jù)說(shuō)明。 圖1 方案簡(jiǎn)介
方案優(yōu)勢(shì) 端云協(xié)同：一次聯(lián)網(wǎng)部署技能，端側(cè)實(shí)時(shí)檢測(cè)，云端二次精準(zhǔn)識(shí)別，不間斷離線推理，快速響應(yīng)、延遲小、對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境依賴低；平臺(tái)提供統(tǒng)一管理接口。 節(jié)約上云成本：減少數(shù)據(jù)上云寬帶和存儲(chǔ)成本。 可利舊，降低硬件
AstroZero平臺(tái)開發(fā)門檻低、模塊化編排的特點(diǎn)可以縮短開發(fā)周期，提升定制效率。本案例中通過(guò)AstroZero開發(fā)模型的對(duì)象、SQL查詢和數(shù)據(jù)處理功能實(shí)現(xiàn)對(duì)班級(jí)數(shù)據(jù)的管理和導(dǎo)入導(dǎo)出操作。 方案架構(gòu) 圖1 方案示意圖 方案優(yōu)勢(shì)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 DLI在創(chuàng)建運(yùn)行作業(yè)需要連接外部其他數(shù)據(jù)源，如：DLI連接MRS、RDS、CSS、Kafka、DWS時(shí)，需要打通DLI和外部數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)。DLI增強(qiáng)型跨源連接，底層采用對(duì)等連接的方式打通與目的數(shù)據(jù)源的vpc網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通。
盤古大模型套件平臺(tái)支持進(jìn)行NLP大模型、多模態(tài)大模型的訓(xùn)練。不同模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)格式均有所差異，請(qǐng)基于數(shù)據(jù)要求提前準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)量要求 自監(jiān)督訓(xùn)練在單次的訓(xùn)練任務(wù)中，一個(gè)自監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)，上傳的數(shù)據(jù)文件不能超過(guò)1000個(gè)，單文件最大1GB，全部文件加起來(lái)不超過(guò)200GB。
方案概述 Redis 遷移是將 Redis 數(shù)據(jù)從一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個(gè)環(huán)境或?qū)嵗倪^(guò)程。通常包括確定遷移需求、選擇合適的遷移方法，如數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、使用工具進(jìn)行同步等。在遷移過(guò)程中需確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，同時(shí)盡量減少對(duì)業(yè)務(wù)的影響，以實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移。
方案概述 數(shù)據(jù)商業(yè)空間中公司B針對(duì)公司A的某些數(shù)據(jù)資產(chǎn)存在業(yè)務(wù)需求，由于安全性和數(shù)據(jù)主權(quán)的考慮，公司A與公司B基于TICS完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交換?；赥ICS進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)交換，保證公司A的數(shù)據(jù)主權(quán)、公司B的數(shù)據(jù)可獲得，同時(shí)保證交換過(guò)程安全可信。
對(duì)話功能。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說(shuō)明： 用戶與公眾號(hào)進(jìn)行對(duì)話。 微信與對(duì)話機(jī)器人對(duì)接，提供對(duì)話功能。 方案優(yōu)勢(shì) 提高工作效率，減輕人工回復(fù)的負(fù)擔(dān)。
相對(duì)性能的最佳狀態(tài)。 方案架構(gòu) 方案的測(cè)試流程，如下圖所示： 圖1 方案架構(gòu) 流程圖說(shuō)明： Main ： 負(fù)責(zé)框架的啟動(dòng)，解析參數(shù)并且負(fù)責(zé)初始化。 工作線程組：負(fù)責(zé)實(shí)際的增刪改查操作。
方案概述 為了保障大數(shù)據(jù)產(chǎn)品性能和數(shù)據(jù)的可靠性，遷移中心提供了由運(yùn)維實(shí)踐總結(jié)而來(lái)的大數(shù)據(jù)檢查項(xiàng)列表，包含手動(dòng)檢查項(xiàng)和自動(dòng)檢查項(xiàng)。您可以根據(jù)檢查項(xiàng)，完成大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)運(yùn)維前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。 手動(dòng)檢查項(xiàng)當(dāng)前支持：MapReduce服務(wù)(MRS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)
方案概述 應(yīng)用場(chǎng)景 開發(fā)者在數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云時(shí)，其中最關(guān)鍵的一步是做對(duì)標(biāo)源實(shí)例規(guī)格評(píng)估，以及遷移風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，使用以往的方式進(jìn)行人工評(píng)估需要頻繁溝通，耗時(shí)耗力，并且容易出現(xiàn)人工誤差，導(dǎo)致評(píng)估規(guī)格不準(zhǔn)確，給開發(fā)者造成損失。 本文介紹RDA平臺(tái)自動(dòng)大數(shù)
pdf）提出了一種面向關(guān)系的 Transformer「RAT-SQL」。為了編碼數(shù)據(jù)庫(kù)模式，他們定義了列和表之間顯式的邊。作者還定義了初始的數(shù)據(jù)庫(kù)模式和值的連接，從而獲得候選的列和表。此外，列、表，以及問(wèn)題詞例將被一同送入改良后的自注意力層。最后，樹結(jié)構(gòu)的解碼器會(huì)構(gòu)建一個(gè) SQL 查詢。當(dāng)使用 BERT 對(duì)
在該任務(wù)中，研究者們面向 SPARQL 的知識(shí)圖譜或 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)這樣的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源提出了問(wèn)題。在今年的 ACL 大會(huì)上，我們可以看到越來(lái)越多考慮復(fù)雜（也被稱為多跳）問(wèn)題的工作。舉例而言，Saxena 等人的論文「Improving Multi-hop Question Answering
方案概述 某企業(yè)A在進(jìn)行新客戶營(yíng)銷時(shí)的成本過(guò)高，想要通過(guò)引入外部數(shù)據(jù)的方式提高營(yíng)銷的效果，降低營(yíng)銷成本。 因此企業(yè)A希望與某大數(shù)據(jù)廠商B展開一項(xiàng)合作，基于雙方共有的數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦建模，使用訓(xùn)練出的聯(lián)邦模型對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦預(yù)測(cè)，篩選出高價(jià)值的潛在客戶，再針對(duì)這些客戶
方案設(shè)計(jì) 圖1 方案設(shè)計(jì) 操作流程如下： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入：通過(guò)數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）將數(shù)據(jù)中心的告警數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)湖探索（DLI）。 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：DLI對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。 發(fā)送告警消息：當(dāng)告警級(jí)別超過(guò)指定值時(shí)向用戶發(fā)送短信。
Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas），以數(shù)據(jù)可視技術(shù)為核心，以屏幕輕松編排、多屏適配可視為基礎(chǔ)，幫助非專業(yè)的工程師通過(guò)圖形化的界面，輕松搭建專業(yè)水準(zhǔn)的可視化大屏應(yīng)用，滿足項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的一站式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)可視化大屏展示需求。 本文檔以開發(fā)告警監(jiān)控
