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不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导，帮助您快速了解如何在Mode
在“标注团队”管理页面中，选中需删除的团队，然后单击“删除”。在弹出的对话框中，确认信息无误后，单击“确定”完成团队删除。 图1 删除团队 删除成员 删除单个成员 在“团队详情”区域，选择需要删除的成员， 单击“操作”列的“删除”。在弹出的对话框中，确认信息无误后，单击“确定”完成删除操作。 批量删除
设置标签名称：在“标签名”列输入标签名称。长度为1～1024字符。 设置标签颜色：在“标签颜色”列设置标签颜色。可在色板中选择颜色，或者直接输入十六进制颜色码进行设置。 多标签 多标签适用于多维度标注，例如在一段音频标注噪音与人说话的声音两种类别，其中说话的声音还可以标注为不同人的声音。单击“新建标签类别”可添加多
不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts Standard提供了公共资源池和专属资源池，专属资源池不与其他用户共
注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中，依次选中需要删除的图片，或者“选择当前页”选中该页面所有图片，然后单击删除。在弹出的对话框中，根据实际情况选择是否勾选“同时删除OBS源文件”，确认信息无误后，单击“确定”完成图片删除操作。 其中，被选中的图片，其左上角将显示
{"Human":"text","MOSS":"text"}}} “conversation_id”是样本编号，“chat”后面是多轮对话的内容，“turn_n”表示是第n次对话，每次对话都有输入（对应Human角色）和输出（对应MOSS角色）。其中Human和MOSS仅用于角色区分，模型训练的内容只有text指代的文本。
的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入创建桶页面，具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 图1 快速创建OBS桶 桶创建完成后，选择对应桶名称，单击“新建文件夹”，在“新建文件夹”对话框中，填写文件夹“名称”，单击“确定”完成创建，选择创建的文件夹。
算法类型：快速型 其他参数采用默认值。 图8 启动智能标注任务 查看智能标注任务进度 智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能标注任务进度。当任务完成后，即可在“待确认”页签下查看自动标注好的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后，在“待确认”页签下
的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入创建桶页面，具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 图1 快速创建OBS桶 桶创建完成后，选择对应桶名称，单击“新建文件夹”，在“新建文件夹”对话框中，填写文件夹“名称”，单击“确定”完成创建，选择创建的文件夹。
inogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
inogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
inogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
inogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
都不收费。具体如下： 数据集：在ModelArts数据管理中创建数据集时，不收费。 数据标注：在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时，不收费。 数据处理：在ModelArts数据管理中创建数据清洗、数据校验、数据选择和数据增强的数据处理任务时，不收费。 但是存储到
m8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
conversation_id：对话ID，可以重复，但必须是正整数。如果有多组Human-assiant对话使用同一个ID，则会按照文件中的顺序，将这几组对话编排成一个多轮对话。 human：对话输入，内容不能为空。 assistant：对话输出，内容不能为空。 表3 表格示例
金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生产线能力和高性能AI算力，提升大模型推理效率，为矿山行业带来更高效、智能、安全和可持续的生产方案。 铁路 实现列车智能调度、设备故障预测、铁路线路安全监控等功能。 医疗 报告智能解读、互联网检验以及居民全周期
能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实
多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断。 容错能力强，故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。
Kv-cache量化，提高吞吐，支持更长序列。 高效解码 Auto-prefix-caching 前缀缓存，降低首token时延。在system prompt较长或多轮对话场景收益明显 Chunked-prefill 又名split-fuse。全量增量同时推理，提高资源利用率，提升吞吐。 Speculative
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