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LLM-文章内句子去重(MaxCompute)

更新时间:

LLM-文章内句子去重组件主要用于大语言模型(LLM)的文本数据预处理工作,对文章内的语句进行去重。

使用限制

仅支持MaxCompute计算引擎。

算法简介

首先根据换行符将文本进行拆分,然后对拆分后的每行文本使用。,!,?,……,\\?,!,。”,!”,\\?”,!”,?”等标点符号进行语句分割,再使用hashlib.sha1哈希算法计算文本哈希值,对文本去重。

可视化配置参数

您可以在Designer中,通过可视化的方式配置组件参数。

页签

参数

是否必选

描述

默认值

字段设置

选择目标处理列

选择要处理的列,支持选择多个列。

设置输出表生命周期

正整数,单位为天。默认28天,28天后该组件产生的临时表被回收。

28

执行调优

每个实例的cpu数目

设定map task每个instance的CPU数目,取值范围为[50,800]。

100

每个实例的memory大小,单位M

设定map task每个instance的memory大小,单位为MB,取值范围为[256,12288]。

1024

每个实例处理的数据大小,单位M

设定map task每个instance的最大处理数据量,用户可以通过控制该变量,实现对map端输入的控制。单位为MB,取值范围为[1,Integer.MAX_VALUE]。

256

相关文档

关于Designer组件更详细的内容介绍,请参见Designer概述

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