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annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则,默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下: true:启用样本收集(默认值)
get_rank() # 仅让0号卡进行数据下载 if rank_id % 8 == 0: mox.file.copy_parallel('obs://bucket-name/dir1/dir2/', '/cache') 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开
创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。
弹性裸金属:弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关的操作,满足算法工程师进行日常训练的需要。请参见弹性裸金属Lite Server。 公共资源池:公共资源池提供公共的
创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。
创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。
创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。
test_count,若都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 若希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
pip install huggingface-hub==0.25.1 (可选)如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力,请执行此步骤,否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/contai
docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
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验收结束后,针对不再使用的标注任务,您可单击任务所在行的删除。任务删除后,未验收的标注详情将丢失,请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题: 通过团队标注方式标注数据