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量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改,如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息,候选提示词中关联的变量也会进行展示,候选提示词相关操作请参见设置候选提示词。 同一个提示词工程中,定义的变量不能超过20个。
cluster_install-ascend.sh脚本主要用于安装docker、hdad和k3s,请联系盘古客服获取。 pkg-path是步骤2中整合的安装包文件目录。 host-ip是设备在集群中的ip,一般为内网ip。 node-type是集群节点类型。其中,worker表示工作节点,controller表示主控节点。
cay)策略,在训练过程中逐步减小学习率,避免后期学习率过大。建议动态调整学习率,使用自适应优化器,如Adam、AdamW、RMSprop等,这些优化器可以自动调整学习率。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用ModelArts Studio平台的默认值,再结合损失曲线动态调整。
型”中进行选择。 高级设置 checkpoints:在模型训练过程中,用于保存模型权重和状态的机制。 关闭:关闭后不保存checkpoints,无法基于checkpoints执行续训操作。 自动:自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义:根据设置保存指定数量的checkpoints。
觉任务,则需要图像或视频数据。 数据预处理:数据预处理是数据准备过程中的重要环节,旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括: 去除重复数据:确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值:填充数据中的缺失部分,常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标
中,标注图上的每个像素值对应原图中像素的类别,且每个类别的值需连续且从0开始,表示不同的物体或区域类别。例如,假设有一张原图为IMG_20180919_114732.jpg,对应的标注图为IMG_20180919_114732.png,其中标注图的不同像素值代表不同的类别,标注图
图片鉴黄评分 对图片的涉黄程度进行评分,分数越高越危险。默认评分不小于50分的视频可视为涉黄视频。 数据转换 图文异常字符过滤 将文本数据中携带的异常字符替换为空值,数据条目不变。 不可见字符,例如U+0000-U+001F 表情符六 网页标签符号<p> 特殊符号,比如● █ ◆ 乱码和无意义的字符�����
性的优化,从而为模型训练提供高质量的输入,提升模型的表现。 数据加工意义 数据加工在大模型开发中具有至关重要的作用,具体体现在以下几个方面: 提高数据质量 原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性,这会直接影响模型训练效果。通过数据加工操作,可以有效去除无效信息、填补缺失数据,确保
专业大模型等服务,便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据,满足不同训练任务的需求,并提供强大的数据存储