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ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。
a.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。
a.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景，在编写构建工作流节点时，节点的数据输入来源暂不确定，可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后，才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中，主要应用场景如下： 适用于数据不断迭代的场景，可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中，并通过后续的数据集标注节点进行标注。
团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要
割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。 在数据集详情页的“全部”页签中，单击“自动分组
团队标注时，成员收不到邮件的可能原因如下： 当数据集中的所有数据已完成标注，即“未标注”数据为空时，创建的团队标注任务，因为没有数据需要标注，不会给团队成员发送标注邮件。在发起团队标注任务时，请确保数据集中存在“未标注”数据。 只有当创建团队标注任务时，标注人员才会收到邮件。创建标注团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。
1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
a.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。
页面中。 一旦标注数据完成验收，团队成员无法再修改标注信息，只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同一个数据，不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖：针对同一个数据，使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。覆盖后无法恢复，请谨慎操作。
如何将两个ModelArts数据集合并？ 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式，将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。
否则不需要这个字段。 type String 数据源类型。可选值如下： OBS：数据来源于OBS TASK：数据处理任务 DATASET：数据集 CUSTOM：资源租户调用 version_id String 数据集的版本。 version_name String 数据集的版本名称。 表6 TemplateParam
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
Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例： 场景一：基于用户指定的数据集创建标注任务，并等待用户标注完成。 使用场景： 用户只创建了一个未标注完成的数据集，需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后，对导入的新数据进行人工标注。 数据准备：提
”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。同时，在成员进行数据标注过程中，支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，
ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办？ 版本列表是可以缩放的，请缩小页面后查找。 单击数据集名称，进入数据集概览页，在概览页选择“版本管理”，可对页面进行缩小。 父主题： Standard数据准备
String 导出数据集版本的格式。 export_dataset_version_name String 导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集 export_new_dataset_name
注信息。 通过条件筛选数据 在数据概览页中，默认展示数据集的概览情况。在界面右上方，单击“开始标注”，进入数据集的详细数据页面，默认展示数据集中全部数据。在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下，您可以在筛选条件区域，添加筛选条件，快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下
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