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T4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。
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10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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json 使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: generate_datasets.py脚本通过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。 cd benchmark_tools python generate_dataset
替换中。替换成功后,节点列表中会显示新的节点名称。 替换最长时间为24小时,超时后仍然未找到合适的资源,状态会变为“失败”。可将鼠标悬浮在图标上,查看具体失败原因。 每天累计替换的次数不超过资源池节点总数的20%,同时替换的节点数不超过资源池节点总数的5%。 替换节点时需确保有空闲节点资源,否则替换可能失败。
10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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的功能验证,并且已经预置了很多常用的安装包,用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含: 常用预置包,基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,例如PyTorch、MindSpore;常用的数据分析软件包,例如Pandas、Numpy等;常用
数据集图片无法显示,如何解决? 问题现象 创建的数据集,在进行标注时无法显示图片,单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因,无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致,请检查数据集输入位置所在的OBS桶,是否具有访问权限。
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为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败? 问题现象 以Chrome浏览器为例,同一张图片,第一次标注时,右上角弹窗提示标注保存失败,第二次提交相同的标注结果,又提示标注成功,此问题概率性发生。“F12”打开浏览器Console,单击network查看请求列
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根据范围随机生成输入,用相同的输入分别在NPU(GPU)和CPU上执行算子,比较输出差异。预检最大的好处是,它能根据算子(API)的精度标准来比较输出结果并判定其是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步:dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下:
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是否必选 参数类型 描述 op 否 String 操作类型,目前仅支持replace,代表值替换操作。 path 否 String 操作路径,符合标准的Json PATCH格式,代表以服务详情的Json返回体为基准,想要执行替换的值的目标路径(Json PATH)。当前支持且仅支持对模型