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图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：图像分割 音频 声音分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 格式规范：声音分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：声音分类 语音内容
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
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预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管理中进行统一管理，即使数据不满足要求，不在此环节出现故障信息。 声音分类：用于训练的音频，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的音频数不少于5个。 文本分类：用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。
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署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测
可用于用户画像分析，实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分类项目，是识别一段音频中是否包含某种声音。可应用于生产或安防场景的异常声音监控。 文本分类 文本分类项目，识别一段文本的类别。可应用于情感分析或新闻分类等场景。
及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
scripts/install.sh 在执行 scripts/install.sh 安装命令时，需要确认机器是否已联通网络。若无法联通网络，可使用离线安装的方式，具体参考离线训练安装包准备说明。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 脚本中的 transformers
中使用Tailor工具替代下面列举的原始工具MS Convertor、Benchmark和msprof。使用指导详见链接。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor，支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换，转换后的模型可直
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，
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