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Array of Label objects 导入包含指定标签的样本。 label_format 否 LabelFormat object 标签格式，此参数仅文本类数据集使用。 with_column_header 否 Boolean 文件中首行是否是列名，若是列名则不导入首行，用于表格数据集。可选值如下：
disabled 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一，两者区别可查看BF16和FP16说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss
Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps Array of strings 使用这个参数的工作流节点。 format String 数据格式。 constraint Map<String,Object> 限制条件。 表15 WorkflowDagPolicies 参数 参数类型
UserKnownHostsFile /dev/null ForwardAgent yes 如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46
EFS。 多卡训练时使用单进程dataloader，即num_workers参数默认为0。 存在其他多进程操作影响了数据多进程读取。 数据格式问题，例如zip、tar.gz等压缩包。 dataloader参数设置不合理，如没有配置锁页内存pin_memory=True。 下图中展
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46
101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称，默认为空。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。
地点”等。 文本三元组：针对文本中的实体片段和实体之间的关系进行标注。 视频 视频标注：识别出视频中每个物体的位置及分类。目前仅支持mp4格式。 前提条件 在进行数据标注前，需要创建相应类型的数据集。具体步骤参考创建数据集。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下，查找到summmary目录，有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行，举例如下： npu： mmlu：46.6 gpu： mmlu：47 NPU打分结果（mmlu取值46
X-ModelArts-User-ID 否 String 实际的外部租户ID，如果有的话，工作空间鉴权以该ID为准。 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），取值为application/merge-patch+json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps 否 Array of strings 使用这个参数的工作流节点。 format 否 String 数据格式。 constraint 否 Map<String,Object> 限制条件。 表12 WorkflowGallerySubscription
如何将某些图片划分到验证集或者训练集？ 物体检测标注时除了位置、物体名字，是否可以设置其他标签，比如是否遮挡、亮度等？ ModelArts数据管理支持哪些格式？ 旧版数据集中的数据是否会被清理？ 数据集版本管理找不到新建的版本 如何查看数据集大小 如何查看新版数据集的标注详情 标注数据如何导出 找不到新创建的数据集
数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性的基本判断和验证的过程。通常，用户采集的数据或多或少都会有很多格式问题，无法被进一步处理。以图像识别为例，用户经常会从网上找一些图片用于训练，但是其质量难以保证，有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练
Workflow工作流配置参数的枚举项。 used_steps Array of strings 使用这个参数的工作流节点。 format String 数据格式。 constraint Map<String,Object> 限制条件。 表14 WorkflowGallerySubscription
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