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智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 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。
MaaS使用场景和使用流程 ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务),提供了简单易用的模型开发工具链,支持大模型定制开发,让模型应用与业务系统无缝衔接,降低企业AI落地的成本与难度。 当您第一次使用MaaS服务时,可以参考快速入门使用ModelArts
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图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。
在SFS管理控制台,在SFS Turo中单击右上角的“创建文件系统”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备SFS的操作权限。 验证ECS权限。 在左上角的服务列表中,选择ECS服务,进入ECS管理控制台。
准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook,以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。
ModelArts访问权限 配置ModelArts基本使用权限 给子账号配置开发环境基本使用权限 给子账号配置训练作业基本使用权限 给子账号配置部署上线基本使用权限 管理员和开发者权限分离 使用Cloud Shell登录训练容器 限制用户使用公共资源池 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo
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系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60分钟,之后每次构建AI应用花费时间预计5分钟。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
--image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=
如果本地安装SDK时,出现如下图中的报错,需要先安装3.1.1版本的futures依赖包,然后再重新安装SDK。
枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间,UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下: PRIVATE:私有镜像。
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宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size:共享内存大小。
系统将根据标注的极点推理出物体的轮廓。对于背景比较复杂的图片,极点标注效果不佳,推荐使用多边形标注。 极点标注功能仅支持北京一与北京四区域。 多边形标注时,标注框或极点,必须在图片范围内,超出图片将导致后续作业异常。