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</annotation> 文本分类 文本分类支持导入“txt”和“csv”两种文件类型，文本的编码格式支持“UTF-8”和“GBK”。 文本分类的标注对象和标注文件有2种存放模式。 ModelArts text classfication combine 1.0：文本和标注合并，文本分类的标注对
@modelarts:start_index Integer 文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:end_index Integer 文本的结束位置，但不包括end_index所指的字符。 文本三元组 { "source":"content://"Three
处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数 +
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日志提示“root: XXX valid number is 0” 问题现象 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集/测试集的有效样本量为0，例如： INFO: root: Train valid number is 0. INFO:
创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。
在右侧标签信息区域中对图片信息进行修改。 添加标签：在“标签名”右侧文本框中，选择已有标签或输入新的标签名，然后单击，为选中图片增加标签。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 图5 编辑标签 删除
创建声音分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
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work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表4 LabelAttribute
moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
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创建物体检测项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。
处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于 Excel文件中指定的不同conversation_id的个数 +
"stream": false }' 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。下面以Llama系列模型采样方式支持presence_penalty参数的发送请求为例。此处的接口8080需和Step3 创建服务启动脚本中设置的宿主机端口保持一致。 curl
"stream": false }' 方式二：通过vLLM服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。下面以Llama系列模型采样方式支持presence_penalty参数的发送请求为例。此处的接口8080需和Step3 创建服务启动脚本中设置的宿主机端口保持一致。 curl
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