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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 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。 Alpaca数据集 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
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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
local_model_dir) 以此,OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中,并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 注:修改完成之后,需要再使用mox.file.copy_parallel函数将数据copy回OBS中。 父主题: 准备工作
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
izer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
izer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
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izer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
izer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
后并放入coco文件夹中。 下载完成后,将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大,推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后,再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行,通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil
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数据管理 数据集管理 数据集版本管理 样本管理 导入任务管理 导出任务管理 Manifest管理 标注任务管理
只有发布后的数据集支持数据特征分析。发布后的Default格式数据集版本支持数据特征分析。 数据特征分析的数据范围,不同类型的数据集,选取范围不同: 对于标注任务类型为“物体检测”的数据集版本,当已标注样本数为0时,发布版本后,数据特征页签版本置灰不可选,无法显示数据特征。否则,显示已标注的图片的数据特征。