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如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。
未安装,说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本
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录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格
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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。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数
lpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
"比对结果输出目录") 最终生成结果为similarities.csv表示每个Step各个权重参数两次比对相似度值,以及 {param_name}.png和summary_similarities
lpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
lpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
lpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的
录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结果。数据集的打分结果在result/{model_name}/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。
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。 sample_id 是 String 样本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2
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。 sample_id 是 String 样本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
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。 sample_id 是 String 样本ID。 workforce_task_id 是 String