上传文件 在BOS中,用户操作的基本数据单元是Object。Bucket中的Object数量不限,但单个Object最大允许存储5TB的数据。Object包含Key、Meta和Data。其中,Key是Object的名字;Meta是用户对该Object的描述,由一系列Name-Value对组成;Data是Object的数据。
性能测试 测试数据: 107GB 数据集,1,000,000 张图片,平均每张 110KB 测试环境: 百度云 bcc.c5.c8m16,CPU 数 8 个,内存 16GB,内网带宽 3Gbps 数据集类型: 以 from_prefix 构建 BosIterableDataset 为例 测试结果: batch_size num_workers 数据集类型 构建方式 结果 bostorchconnector
在提交数据时,正确的参数格式是Base64编码后的字符串,请不要在Base64编码字符串前添加任何前缀,例如data:image/png;base64,\n · 正确的Base64编码参数示例:iVBORw0KGg***\n · 错误的Base64编码参数(包含data:前缀)示例:data:image/png;base64,iVBORw0KGg*** \n(3)图片格式支持.jpg 、.jpeg
众所周知,程序接口中的数据格式最好的就是json了,但是LLM输出的结果都是文本,如何将文本转化为各种程序能够识别的结构化数据呢?
query={json} 查询data point,查询参数在query参数中,包括控制台的调用 查询data point PUT /v1/datapoint?query 查询data point,查询参数在body中,包括控制台的调用 SQL查询data point GET /v1/row?
可选值: fulltext,全文检索 semantic,语义检索 hybird,混合检索 fulltext metadata_filters data_class.MetadataFilters 否 元数据过滤条件,详细见MetadataFilters - pipeline_config data_class.QueryPipelineConfig 否 检索配置,详细见QueryPipelineConfig
导入的数据位于用户目录的 data/ 文件夹(当原始数据集有更新时,不会自动同步,需要手工进行同步)。 注:若在BML中未创建数据集,请先参考 数据服务 ,创建、上传、标注数据集。 2、数据转换。 PaddleDetection 训练所需要的数据格式与 BML 默认的数据格式有所不同,所以需要利用脚本将导入的数据转为 PaddleDetection 支持的数据格式,并进行3:7切分。
data object 响应数据 data响应参数 属性 参数名称 类型 说明 文本ID text_id string 唯一文本id(获取文本id后,文本id有效期为24小时,每个文本id创建音色后自动失效) 文本内容 text string 示例 Json 复制 1 curl --silent --location --request POST 'https : //aip.baidubce.com
通过GitHub克隆Maven项目包至本地: git clone https://github.com/BCEBIGDATA/bmr-sample-java.git 。 2). cd至源文件所在目录,即“/{yourPath}/bmr-sample-java-master/mapreduce”。 3).
实际业务可以根据自己的需要进行更改 每次脚本启动在linux命令和脚本data_convert.py内都会默认重置清空目标文件夹下的历史数据,实际业务请根据需要调整 查看转换结果 在转换输出路径/root/workspace/lerobot/quick_start/output/{TIMESTAMP}/下,可以看到: data:转换后数据 meta:转换元信息