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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
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度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
sorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
ipynb文件后进行编码、调试等。 图5 打开代码文件 在JupyterLab中直接调用ModelArts提供的SDK，创建训练作业，上云训练。 调用SDK创建训练作业的操作请参见调用SDK创建训练作业。 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
Code连接Notebook方式进行代码调试，则需开启“SSH远程开发”并选择密钥对，请参考VS Code连接N。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。 参数确认无误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。 进入Notebook列表，正在创建中的Notebook状态为“
上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
描述、是否自动停止，详细参数请参见表1。 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，
Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键 说明 保存文件。 添加新代码块。 剪切选中的代码块。 复制选中的代码块。 粘贴选中的代码块。 执行选中的代码块。 终止kernel。 重启kernel。
人工标注文本数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。
查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件，在“Changes”页签的“Changed”下可以看到修改的文件，并单击修改文件名称右侧的“Diff this file”，可以看到修改的内容。 图7 查看修改的内容 提交修改的内容 确认修改无误后，单击修改文件名称右侧的“Stage
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
定时任务调度：允许用户设置定时执行代码块的时间和频率。支持秒、分钟、小时和每天/每周/月的时间设置。 支持参数化执行：允许用户在运行时向Notebook传递参数，使得Notebook能根据不同需求调整行为。 任务管理界面：提供用户友好的界面，便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。
Arts的Moxing接口或者SDK接口读写OBS中的文件。 图12 在Notebook中上传下载大文件 具体操作如下： 从本地上传文件至OBS。具体操作请参见上传文件至OBS桶。 将OBS中的文件下载到Notebook，可以通过在Notebook中运行代码的方式完成数据下载，具
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