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a_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: generate_dataset.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。 python generate_dataset
nd Snt9B。 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169
aca/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。
#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
a_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: generate_dataset.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。 python generate_dataset
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nd Snt9B。 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169
aca/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。
activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 对输出层命名output,在模型推理时通过该命名取结果 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name="output")
描述 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称,可以在云服务器控制台(ECS)“密钥对”页面创建和查看。 响应参数 状态码:201 表55 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值:
TEXT:文本 AUDIO:音频 TABLE:表格 VIDEO:视频 PLAIN:自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组
“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 “数据集输出位置”不支持OBS并行文件系统下的路径,请选择OBS对象桶。 高级特征选项-按标签导入 默认关闭,可通过勾选高级选项提供增强功能。 如“按标签导入”:系统将自动获取此数据集的标签,您可以单击“添加标签”添加相应的标签。此字段为可选字段,您也可