采集数据 校正的第一步是采集数据,数据的采集决定了校正的质量,请按步骤细心进行。 进入之前解压的程序所在的文件夹内,将模组接到PC,运行如下命令: .
如何确认是否存在数据倾斜 ? 查看实例的集群监控、分片监控、节点监控,查看慢日志。 如何处理数据倾斜 ? 可能的原因 短期方案 长期方案 空间倾斜 key数量倾斜 hashtag。 实例容量升配。 业务分析改造。 key大小倾斜 个别复杂数据类型key包含元素个数较多。 实例容量升配。 使用平台的大key分析功能找到大key,业务对大key进行拆分改造。
需具有以下任一权限: 完全控制千帆大模型平台的权限:QianfanFullControlAccessPolicy 完全控制千帆大模型平台数据管理(除数据标注外)的权限:QianfanDataFullControlAccessPolicy HTTP调用 鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access
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平台已有数据集 导入方式 格式要求 数据集要求 选择数据集 仅支持选择未发布的数据集版本 已在平台导入的非空数据集。 以上所有步骤完成后,即可导入数据至数据集。
导入Role(user+assistant)数据 登录到 千帆ModelBuilder操作台 ,在左侧功能列选择 通用数据集 ,进入主任务界面。 数据格式说明 Role(user+assistant):单轮或多轮的文本对话数据,提问与回答一一对应,支持多角色类型。适用于模型精调的SFT大语言模型训练。
需具有以下任一权限: 完全控制千帆大模型平台的权限:QianfanFullControlAccessPolicy 完全控制千帆大模型平台数据管理(除数据标注外)的权限:QianfanDataFullControlAccessPolicy HTTP调用 鉴权说明 调用本文API,使用“基于安全认证AK/SK”进行签名计算鉴权,即使用安全认证中的Access Key ID 和 Secret Access
每个换热站对接边缘网关,统一数据汇聚,可以将云端经过大数据分析和全网智能调节算法策略,下发到边缘侧,完成边缘设备上的推断和计算,随着使用时长和数据的累计,在深度学习算法的支撑下,整套供热系统的调控会越来越精准。根据换热站反馈,通过算法模型的不断迭代,用户的供热体验得到改善,解决了多户温度过热的问题,且逐步缩小舒适用户室内温度波动性。