人脸识别服务 FRS

“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 说明： “数据集输出位置”不

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单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框

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单击下拉箭头选项会显示该数据集的标注任务。 单击标注任务操作列的“标注”，进入Modelarts的数据标注页面，开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集，手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集： 手动添加或修改标签 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集详情

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as: conv2d/weights. 通过以下方式控制需要训练的参数列表。其中，“trainable_include_patterns”为需要训练的参数列表，“trainable_exclude_patterns”为不需要训练的参数列表。 --trainable_exclude_patterns:

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由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传的是已标注数据，上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签，可单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动修改标注数据。 如果您上传的是未标注数据，您单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型

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单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 说明：

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本样例选择在步骤1：上传数据至OBS中创建的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对

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本样例选择在步骤1：上传数据至OBS中创建的OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对

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“数据集输出位置”不能与“数据集输入位置”为同一路径，且不能是“数据集输入位置”的子目录。“数据集输出位置”建议选择一个空目录。 新建训练数据集后，勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，针对已上传的数据集： 手动添加或修改标签 单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览

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“试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应的模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合的迭代信息、耗时、评估值、超参取值，并支持对每个超参组合重新加入训练。 图4 模型评估结果 在评分页签内选取一个评分最高的模型任务数据，记录其三个超参值。参考7~8，配置最优模型的训练任务并进行训练。 对评分最高的模型再

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.8或者0.9。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开启。启

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用

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能力、丰富的AI算法框架和在线随时可获取的算力，开发AI算法。 业务开发者 模型训练服务 数据资产管理服务 数据集服务 数据生成服务 04 API和SDK 通过NAIE解决方案各个服务提供的API和调用样例，使用各个服务提供的接口能力。模型训练服务SDK是对服务提供的REST A

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由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传的是已标注数据，上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签，可单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 如果您上传的是未标注数据，您单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型

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