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数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
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父主题: 数据管理(旧版)
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。
数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
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数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
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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。
对于csv、xlsx文件,平台会根据训练类型的不同,将其转为Alpaca格式或MOSS格式,选择预期的数据类型无效。 父主题: Studio
下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法至OBS(首次使用时需要)。 父主题: 多机多卡
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。
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。
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。
目前只有“图像分类”、“物体检测”和“图像分割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 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。
团队标注使用说明 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。
如何将两个ModelArts数据集合并? 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式,将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。