安全 :处于业务安全考虑,人脸数据具有敏感性,离线局域网方案适用于数据安全要求较高的场景。 速度 :离线方案运行于离线嵌入式设备,处理性能相对服务器较弱,但网络延迟影响小。 稳定 :设备端运行离线人脸库,避免了网络抖动、机房故障带来的稳定性影响因素。 典型场景举例 智慧校园 :使用人脸识别系统结合传统校园一卡通,实现公寓门禁、食堂计费、浴室扣费等一些列刷脸功能。
导入Prompt+Image+Response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 Prompt+Image+Response:单轮或多轮的图文混合对话数据,支持单图或多图场景。适用于模型精调的SFT图像理解大模型训练,目前 仅支持上传已标注的数据 。
散点图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置: 散点图的原则是每一行数据对应一个点,每列的配置如下: 绑定 X 轴字段 :代表点的 X 坐标 绑定 Y 轴字段 :代表点的 Y 坐标 绑定散点大小字段 :代表点大小,也可以选择点的大小统一 绑定数据种类字段 :如果有多个种类的点,绑定代表种类的列后,不同种类的点会有染色的区分 绑定名称字段 :代表点的名称 绑定附加 :这里绑定的列会在鼠标
数据增强 什么是数据增强? 在大模型训练中,训练数据的样本量和多样性直接影响模型的表现和泛化能力。在一些垂类场景应用中,受限于成本过高、隐私保护和领域数据稀缺等因素,获取数量充足且质量优良的训练数据往往很难。这种情况下,可以通过 数据增强(Data Augmentation) 的方式,对已有数据进行一定程度的扩充和丰富。
文件内容以换行符(即字符“\n”,或称为LF)分隔各行,行内容以英文逗号(即字符“,”)分隔各列 必须包含要预测的值即目标列,且目标列的数据类型会决定模型的类型。 文件中文本列取值长度不能超过4096个字符。 必须至少包含两列,且不得超过1000列。 数据集的总行数不能超过1000万行。
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。
矩形树图 矩形树图可以用来展示具有多层级关系的数据,是一种适合展示父子层级占比的树形结构: 矩形树图的数据绑定 下面介绍使用 SQL 方式绑定数据时的配置: 假设数据库中我们有这样的四列数据,分别对应平台名称,操作系统名称,操作系统版本,使用人数: 可以按照下图进行配置: 首先需要配置的是每层对应的字段,点击蓝色的加号添加新的字段,字段的顺序由上到下对应矩形树图由顶层分类到底层分类的层级。
文件内容以换行符(即字符“\n”,或称为LF)分隔各行,行内容以英文逗号(即字符“,”)分隔各列 必须包含要预测的值即目标列,且目标列的数据类型会决定模型的类型。 文件中文本列取值长度不能超过4096个字符。 文件必须至少包含两列,并至少包含一个日期列,总列数不得超过1000列。 数据集的总行数不能超过1000万行。
导入合并方式选择 导入数据时有几种合并方式: APPEND :数据全部追加到现有数据中。 DELETE :删除所有与导入数据 key 列值相同的行。 MERGE :根据 DELETE ON 的条件决定 APPEND 还是 DELETE。
video_paths 视频文件路径列(本地、BOS、HTTP等),与video_binaries二选一 video_binaries 视频二进制数据列,与video_paths二选一 video_formats 视频格式字符串列,配合video_binaries使用 output_basenames 输出文件基础名称列(不含扩展名) 输出 输出 含义 result 提取的起始帧图片路径列 参数 参数名称