使用Deepseek-R1进行数据蒸馏 简介 数据蒸馏(DataDistill)通过调用教师大模型API进行数据增强,提供精准、高质量的数据响应生成服务。可以即时生成响应数据,同时通过连续的验证机制保证数据的准确性,从而显著提升数据蒸馏的质量。
分区删除 在 Doris 中,通过日期分区等方式来管理数据是很常见的实践。很多用户只需要保留最近一段时间的数据(例如 7 天),对于过期的数据分区,可以采用分区删除(truncate partition)功能来进行高效的删除。 相比 DELETE 语句,分区删除只需要修改一些分区元数据即可完成删除,是这种场景下最佳的删除方式。
文本实体抽取数据标注 通过平台导入「无标注信息」的数据集后,可对无标注数据进行标注操作。 1. 创建标签 进入到待标注的数据集,您需要在右侧的标签栏中创建标签,点击「添加/搜索标签」后,即可输入标签名称,注意平台仅支持数字和字母的标签名 添加完标签后,可以添加标签的备注信息,如下图: 2.标注实体 您可以在文中划选需要标注的文本,然后在弹出的下落标签中选择需要标注的标签,如下图。
Bucket数据同步 若用户需要开启Bucket之间的数据同步,则如下代码可以做到: 参数 是否必须 描述 id 是 replication规则名,id 由数字字母 - _ 组成,不得超过20个字符 status 是 是否生效,生效为enabled resource 是 replication生效前缀,resource的配置形式为{$bucket_name/C;生效的对象前缀>},必须要以
自定义域名 BOS 支持为 Bucket 添加自定义域名,将该自定义域名与 Bucket 绑定后,即可利用该自定义域名将 Bucket 中的数据进行发布。您可使用自定义域名直接访问绑定的 Bucket。 添加的自定义域名需要到域名注册商 DNS 解析管理中,完成自定义域名 CNAME 解析,解析生效后才可以通过自定义域名访问。
数据访问趋势分析 概述 BOS 数据访问趋势分析功能,可通过分析 Bucket 或前缀粒度数据的访问趋势,帮助用户决策在何时将对应的数据转换为合适的存储类型,进而降低存储整体使用成本。同时数据访问趋势分析的结果内容,也可以帮助用户从访问变化的角度,分析业务层面的变化。
查看数据洞察 数据洞察工作完成后,自动跳转查看界面;或者您在数据洞察页重新选择此数据集版本(状态为“洞察中”),开始使用,点击下图中的“继续使用”即可。 进入数据洞察主界面,您可以通过可视化图表直观查看样本发布情况,对样本进行精细化遴选,删除或改写“问题样本”,提高数据质量。 数据洞察完成后,您可以将挑选出的高质量样本另存至准备用于训练的通用数据集。
具体使用流程如下: Step 1 为已部署在公有云的模型开通服务 在数据服务- 云服务调用数据 中创建新的数据反馈,阅读并同意服务条款: Step 2 查找模型识别错误的数据,将其加入数据集并纠正标注 通过选择调用时间、分类/标签,并设置筛选条件,查找模型识别错误的数据: 注意:数据将从开通功能后开始存储,最多存储30天的数据。
本文文档我们以 curl 命令为例演示如何进行数据导入。 文档最后,我们给出一个使用 Java 导入数据的代码示例。 导入数据 Stream Load 的请求体如下: Plain Text 复制 1 PUT /api/{db}/{table}/_stream_load 创建一张表 通过 CREATE TABLE 命令创建一张表用于存储待导入的数据。
数据集名称后缀 任意字符串 无 _db_sinkTable 目标数据集名称或选择已有目标数据集 任意字符串 无 _db_comment 目标数据集描述(可选) 任意字符串 无 _db_dmlConfig.insert INSERT 事件处理策略 INSERT / IGNORE INSERT _db_dmlConfig.update UPDATE 事件处理策略 UPDATE / IGNORE UPDATE