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ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对
且不支持修改。 准备数据 本地上传数据需要确保数据已按照数据集要求完成编排。如果是自定义模型，此处的数据集要求即为模型文件“dataset_readme.md”里的内容。 单个文件最大5GB，所有文件总大小不超过50G。 在微调工作流的“数据准备”环节选择数据集。 从本地上传 在
下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device” OOM导致训练作业失败
从DLI导入数据到ModelArts数据集 表格数据集支持从DLI导入数据。 从DLI导入数据，用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据
从MRS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。
version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。 version_name String 数据处理任务对应的数据集版本名称。 work_path WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_id
如“按标签导入”：系统将自动获取此数据集的标签，您可以单击“添加标签”添加相应的标签。此字段为可选字段，您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 图1 导入数据集-OBS 导入成功后，数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面，单击数据集的名称，查看详细数据，并可以通过创建标注任务进行数据标注。
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
管理标注数据 同步新数据 ModelArts会自动将数据集中新增的数据同步至标注作业，包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据，可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中，单击“同步新数据”，快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象：
>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作列的“导入”。 或者，您可以单击数据集名称，进入数据集“概览”页，在页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“本地上传” “上传数据存储路径”：数据存储的OBS路径。 “上传
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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regpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度，--prompt-tokens的值会被忽略。 --dataset-path：数据集的路径，
class Device: def __init__(self, device_id, device_ip, rank_id): self.device_id = device_id self.device_ip = device_ip
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题： AI Gallery（新版）
torch.backends.cudnn.enabled) device = torch.device('cuda') print('E', torch.cuda.get_device_properties(device)) print('F', torch.tensor([1.0
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