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现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本
现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以llama2为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本
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 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数
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 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数
id}/workers/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数
l_name}/nodes/batch-lock 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池ID。取值资源池详情的metadata.name字段。
ata.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpaca
ata.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpaca
dataset_id 是 String 数据集ID label_name 是 String 标签名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_source 否 Boolean
es/{plugintemplate_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 plugintemplate_name 是 String 插件模板的名称。可选值如下： gp
学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。
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。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String
分组条件键对应值。 表3 get_job_list返回参数说明 参数 参数类型 描述 total Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的限制量。最小为1，最大为50。 offset
继承想要的通用的父类，实现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义环境变量
继承想要的通用的父类，实现_filter方法，然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本，自定义环境变量
module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错，可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息，处理方法如下： 首先保证被导入的module中有“__init__
ning_job_id}/tags/create 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
/v2/{project_id}/training-experiments/ 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata 是 Tr
/v1/{project_id}/pools/{pool_name}/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。取自资源池详情的metadata字段中的name的值。
pt4_data.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpaca
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