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ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。
分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accelerate的核心思想是通过模型并行和数据并行来实现分布式训练,从而提高训练速度。Accelerate提供了一系列的优化技术,如模型切分、梯度累积等
a.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data)。
如何将本地标注的数据导入ModelArts? ModelArts支持通过导入数据集的操作,导入更多数据。本地标注的数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录
导入成功后,单击想查看的模板即可查看响应内容。这里介绍一些常用功能的使用。 切换数据源和资源池 图5 切换数据源和资源池 单击红框中相应位置,即可出现下拉框,修改响应的数据源和资源池。 刷新数据 单击右上角的图标,即可刷新整个DashBoard的所有数据,各panel也会更新 修改自动刷新时间 图6 修改自动刷新时间
原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题,导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置,如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限,仍然无法访问OBS(403 AccessDenied)。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArt
认证,其安全性比Token认证要高。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。
调优数据集异常日志说明 调优任务创建后,状态显示为“运行失败”,报错“Modelarts.6001:Unknown error, please contact the operation and maintenance personnel or check the log to locate
上传镜像,参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址,下载Imagenet21k数据集:http://image-net.org/ 下载格式转换后的annotation文件:ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2
如何删除ModelArts数据集中的图片? 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,进入数据标注列表,单击需要删除图片的数据集,进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中,依次选中需要删除的图片,或者“选择当前页”选中该页面所有图片
查询数据集的标注任务列表 查询当前数据集的所有标注任务列表。 dataset.get_label_tasks(is_workforce_task=False, **kwargs) 示例代码 示例一:查询数据集下所有的标注任务,根据标注任务创建时间降序排序。 from modelarts
检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”,进入“数据标注”管理页面。
创建团队标注任务 同一个数据集,支持创建多个团队标注作业,指派给同一团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理 >数据集”,打开数据集列表。 在数据集列表中,选择支持团队标注的数据集,单击数据集名称进入数据集概览页。 在数据集概览页页
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中,并通过后续的数据集标注节点进行标注。
否则不需要这个字段。 type String 数据源类型。可选值如下: OBS:数据来源于OBS TASK:数据处理任务 DATASET:数据集 CUSTOM:资源租户调用 version_id String 数据集的版本。 version_name String 数据集的版本名称。 表6 TemplateParam
团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队,其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员,当超过100时,建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要