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标注文本分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点，单击实例详情按钮，打开数据标注页面。
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？ 针对一般用户，ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户，ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能，在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能；用户在开发、训练
来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_job_version 否 String 来源训练作业的版本，模型是从训练作业产生的可填写，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String
/cache”目录下的数据生命周期与训练作业生命周期相同，当训练作业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空，腾出空间，供下一次训练作业使用。因此，可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录，然后每次从“/cache”目录读取数据，直到训练结束。训练结束
ModelArts中创建的数据集，如何在Notebook中使用 ModelArts上创建的数据集存放在OBS中，可以将OBS中的数据下载到Notebook中使用。 Notebook中读取OBS数据方式请参见如何在Notebook中上传下载OBS文件？。 父主题： 更多功能咨询
后，不会被保存。存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据，在Notebook实例停止或重启后，会被保留。 为避免重启，请勿在开发环境中进行重型作业训练，如大量占用资源的作业。 父主题： 数据存储
在AI Gallery订阅的数据集可以在SDK中使用吗？ 支持。 将AI Gallery数据集下载至OBS，然后在SDK直接使用此OBS目录下的数据即可。详细操作步骤如下所示： 将AI Gallery数据集下载至OBS。详细指导请参见下载数据集。 数据集可以直接下载至OBS，也可
设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码，所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录，防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申
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。
Storage Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 在使用ModelArts时存在与OBS的数据交互，您需要使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是
如何将某些图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只
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。
使用多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size：模型并
Android 完全兼容。 360浏览器 L3 Android 完全兼容。 百度浏览器 L3 Android 完全兼容。 父主题： Standard数据管理
Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
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 cp ${数据集所在的本地文件夹路径} ${存放数据集的obs文件夹路径} -f -r # 例如 ./obsutil cp ./coco
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）。
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）。
上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址，下载Imagenet21k数据集：http://image-net.org/ 下载格式转换后的annotation文件：ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2
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