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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
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>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行,单击操作列的“导入”。 或者,您可以单击数据集名称,进入数据集“概览”页,在页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中,参考如下说明填写参数,然后单击“确定”。 “数据来源”:“本地上传” “上传数据存储路径”:数据存储的OBS路径。 “上传
导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时,可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测
如何切分ModelArts数据集? 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集
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导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
ts数据集。 提供多种数据接入方式,支持用户从OBS,MRS,DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子,帮助用户扩增数据,增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览,帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多