数据保护 数据保护 当开发者在 BOS 进行数据存储和管理时,基于更高的数据可靠性要求,需要防止数据被误删除,可开启BOS的存储桶(Bucket)版本控制或回收站功能。当数据数据被误删除时,版本控制与回收站可支持您对误删除数据进行恢复,此外,版本控制功能还可基于文件的版本管理机制,将被误覆盖的数据进行恢复,为实现全面的数据保护,开启版本控制功能是最佳选择。
根据经验值,在建模过程中,数据会在内存中膨胀为原始大小的10倍,为保证任务顺利完成,请尽量确保配置的资源的内存不小于原始数据集的10倍。 选择节点数:只有选择的“分布式”的训练方式才可以设置为大于1的值。 最长训练时间:该时长指算法求解阶段的最长时长,若超过该时长,算法仍未得到结果,系统会强制结束训练任务。
上传数据时,BOS对收到的用户数据进行加密,然后再将得到的加密数据持久化保存下来;下载数据时,BOS自动对保存的加密数据进行解密并把原始数据返回给用户,并在返回的HTTP请求Header中,声明该数据进行了服务器端加密。 BOS通过服务器端加密机制,提供静态数据保护。适合于对于文件存储有高安全性或者合规性要求的应用场景。例如,深度学习样本文件的存储、在线协作类文档数据的存储。
数据更新 PALO 中存储的数据都是以追加(Append)的方式进入系统,这意味着所有已写入的数据是不可变更的。 所以 PALO 采用 标记 的方式来实现数据更新的目的。即在一批更新数据中,将之前的数据标记为 删除 ,并写入新的数据。 在读取过程中,PALO 会自动处理这些标记数据(Merge-on-Read),保证用户读取到的是最新的数据。
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从本地上传压缩包导入 选择 无标注数据-本地-上传压缩包 ,点击上传压缩包后选择本地图片压缩包完成数据的批量导入。 数据格式要求 1、压缩包仅支持 zip格式 ,大小限制5GB以内 2、压缩包内图片格式要求为:图片类型为jpg/png/bmp/jpeg,图片大小限制在4M内,长宽比在3:1以内,其中最长边需要小于4096px,最短边需要大于30px。
序列标注数据导入 创建数据集 您可以在BML中,选择“数据管理/标注”并点击按钮“创建数据集”,对话框中选择数据类型为“文本”,标注类型选择“序列标注”,同时您需要根据您的标注数据,选择此序列标注数据集的标注体系(详见文档《序列标注标注说明》)。注意:当前序列标注数据集不支持在线标注功能,您在序列标注数据集中仅能上传标注数据。
数据删除 PALO 中的数据删除有以下几种方式: TRUNCATE,该命令用于直接清空表或分区,但不会删除对应的元数据。操作代价较低,再有清空数据需求时,建议使用。 DROP,删除表或分区,会同时删除数据和元数据。 DELETE,Delete 语句用于按条件删除数据,具体说明见本文档 按条件删除 一节。
当访问相同的远程文件时,PALO 会检查本地缓存中是否存在该文件的缓存数据,并根据 Block 的 offset 和 size,确认哪些数据从本地 Block 读取,哪些数据从远程拉起,并缓存远程拉取的新数据。BE 节点重启的时候,扫描 cache_path 目录,恢复 Block 的元信息。当缓存大小达到阈值上限的时候,按照 LRU 原则清理长久未访问的 Block。