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,请更新代码目录下data/dataset_info
true:导入输入目录下的标注信息(默认值) false:不导入输入目录下的标注信息 import_data 否 Boolean 是否导入数据,此参数当前仅表格数据集使用。可选值如下: true:创建数据集时导入数据 false:创建数据集时不导入数据(默认值) label_format
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,请更新代码目录下data/dataset_info
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
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗? ModelArts提供的Notebook实例是以ma-user启动的,用户进入实例后,工作目录默认是“/home/ma-user/work”。 创建实例,“/home/ma-user/work”目录下挂载的数据,在实例停止
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。
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,请更新代码目录下data/dataset_info
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,请更新代码目录下data/dataset_info
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
从OBS目录导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从OBS目录导入数据规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。详细指导请参见创建OBS桶用于ModelArts存储数据。 确保数据存储的OBS桶与M
分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将相关图片下载并上传到数据集,然后再使用自动分组,可
如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集? ModelArts上创建的数据集存放在OBS中,可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?。
在“团队详情”区域,勾选需删除的成员,然后单击“删除”。在弹出的对话框中,确认信息无误后,单击“确定”完成多个成员的删除操作。 图2 批量删除 标注人员管理 如果您创建的标注作业,开启了团队标注,“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据准备>数据标注”,
标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。 如
数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后,在数据集列表页面的操作栏单击“导入”,导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列表页面,单击某个数据集的名称,进入数据集详情页中,单击“导入>导入”,导入数据。 图2 在数据集详情页中导入数据
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析 数据标注 数据发布 数据导出
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