中软国际数据治理专业服务解决方案实践

tokenized_full_prompt 本案例中 alpaca_gpt4_data.json 数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为

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[labels] } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids

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[labels] } moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids

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标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行

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情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。 Kubernetes默认调度器并不考虑Ps和Worker的这种逻辑关系，Ps和Worker是被随机调度的。如下图所示，2个TFJob（1个Ps

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。

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在数据容器中查看采集的数据 数据容器，用于应用中的数据存储，数据容器包含数据库和集群，用来展示在元数据采集中采集的数据。 前提条件 需拥有数据管家角色，角色权限请参考DMAP数小二用户角色与权限说明。 已按如下流程执行采集任务。 已新增数据连接。 已创建采集任务。 已启动/执行采集任务。

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云硬盘备份 使用云硬盘备份创建新的云硬盘，相关操作请参考使用备份创建新云硬盘。 将新创建的磁盘挂载至新的服务器，相关操作请参考挂载非共享云硬盘或挂载共享云硬盘。 登录云服务器，查看磁盘中的数据。 SFS Turbo备份 使用SFS Turbo备份创建新的文件系统，相关操作请参考使用备份创建新文件系统。

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迁移应用中的对象数据 AstroZero对象数据迁移概述 导入导出应用中对象的元数据 导入导出应用中对象的数据 父主题： 管理AstroZero中已安装应用的资源

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大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 当数据集存在较多数据文件（即海量小文件），数据存储在OBS中，训练过程需反复从OBS中读取文件，导致训练过程一直在等待文件读取，效率低。 解决方法 建议将海量小文件，在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。

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训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 k8s磁盘的驱逐策略是90%，

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tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 Genera

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