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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
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。 Alpaca数据集 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
-w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets, 评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法 --hf-type, HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择 --hf-path
1434 SQL Server的TCP端口，用于返回SQLServer使用了哪个TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口，弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server
图片亮度 Brightness 图片亮度，值越大代表观感上亮度越高。 一般呈正态分布，可根据分布中心判断数据集整体偏亮还是偏暗。可根据使用场景调整，比如使用场景是夜晚，图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度，值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般
-w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
-w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
OR：或操作 AND：与操作 property 否 Map<String,Array<String>> 标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type 否 Integer
ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接，基于华为云的VPC进行封装，对用户仅提供网络名称以及CIDR网段的选择项，为了防止在打通VPC的时候有网段的冲突，因此提供了多个CIDR网段的选项，用户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的
ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办？ 版本列表是可以缩放的，请缩小页面后查找。 单击数据集名称，进入数据集概览页，在概览页选择“版本管理”，可对页面进行缩小。 父主题： Standard数据准备
AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍 AI Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术
audio_content：声音内容 audio_segmentation：声音起止点 name 是/否 对于分类是必选字段，对于其他类型为可选字段，本示例为图片分类名称。 id 是/否 标签ID。对于三元组是必选字段，对于其他类型为可选字段。三元组的实体标签ID格式为“E+数字”，比如“E1
-annotations/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选
image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2.请求服务json参数说明 docker_ip 是 str 启动多模态openAI服务的主机ip served_port 是 str 启动多模态openAI服务的端口号
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
使用PyCharm上传数据至Notebook 不大于500MB数据量，直接复制至本地IDE中即可。 大于500MB数据量，请先上传到OBS中，再从OBS下载到云上Notebook。 图1 数据通过OBS中转上传到Notebook 上传数据至OBS，具体操作请参见上传文件至OBS桶。
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新dataset_info.json文件；请务必在dataset_info
原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里的退出码是用户的训练作业代码返回的。常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注
Cluster资源管理。 表1 相关名词解释 名词 含义 容器 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，
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