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输入数据格式为csv时，建议不要包含中文。如需使用中文，请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转换文件编码格式，也可以将csv文件用记事本方式打开，在另存为弹出的窗口页面设置编码格式。 输入数据格式为csv时，建议文件大小不超过12MB。 如果单张图片/csv文件超过文件12MB，会
支持使用多边形标注和极点标注。 多边形标注，根据目标物体的轮廓绘制多边形。 极点标注，在目标物体轮廓的最上、最左、最下、最右的位置分别标注四个极点，极点要在物体的轮廓上。系统将根据标注的极点推理出物体的轮廓。对于背景比较复杂的图片，极点标注效果不佳，推荐使用多边形标注。 极点标注功能仅支持北京一与北京四区域。
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
er/work/下。 ownership String 资源所属，枚举值如下： MANAGED：托管，即资源在服务上。 DEDICATED：非托管，即资源在用户账号上，只有在category为EFS时支持。 status String EVS扩容状态，扩容时的状态为RESIZING，此时实例可以正常使用。
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r名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
支持 - 支持 支持 支持 - - - - 规格限制 除表格类型之外的数据集（如视频、文本、音频等），单个数据集的最大样本数量限制：1000000，最大标签数量限制：10000。 除图片类型之外的数据集（如视频、文本、音频等），单个样本大小限制：5GB。 针对图片类数据集（物体检测
ler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
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理数据集的一个基类，继承自BaseDatasetHandler，实现对Llama-Factory格式数据集的处理。 注意：仅支持微调场景，如：sft全参微调，lora微调。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 def _filter(self, sample): messages
理数据集的一个基类，继承自BaseDatasetHandler，实现对Llama-Factory格式数据集的处理。 注意：仅支持微调场景，如：sft全参微调，lora微调。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 def _filter(self, sample): messages
理数据集的一个基类，继承自BaseDatasetHandler，实现对Llama-Factory格式数据集的处理。 注意：仅支持微调场景，如：sft全参微调，lora微调。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。 def _filter(self, sample): messages
本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅
“选择模型及版本” 选择状态“正常”的模型及版本。 “分流” 设置当前实例节点的流量占比，服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的模型，请设置为100%。如您添加多个版本进行灰度发布，多个版本分流之和设置为100%。 “实例规格” 请根据界面显示的列表，选择可用的规格，置灰的规格表示当前环境无法使用。
创建成功的模型可以在ModelArts Studio大模型即服务平台进行调优、压缩、推理等操作。 约束限制 用于生成专属模型的模型权重文件需要满足Hugging Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretr
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