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上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行
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标注成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 role 否 Integer 角色。可选值如下: 0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 响应参数 无 请求示例 更新标注团队成员 { "description" : "My name is Tom", "role"
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
s的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产,零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使
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server(简称ps)和worker两种角色,ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用,因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。
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意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。 “数据清洗”表示对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 “数据选择”表示从全量数据中选择数据子集的过程。 “数据增强”表示通过简单的数据扩增例
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用时长
tations/search-condition 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200
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