--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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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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“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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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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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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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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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。

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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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ModelArts Pro 标注的数据存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。 部署应用 将

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ModelArts Pro标注的数据存储在OBS中。 管理数据集 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 训练模型 训练模型使用的数据集存储在OBS中。 训练模型的运行脚本存储在OBS中。 训练模型输出的模型存储在指定的OBS中。 部署应用 将

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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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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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“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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：对数据执行已有特征工程的操作流，并生成新的数据。特征工程操作请参见特征工程。特征工程处理过的数据，不能再用相同的特征工程进行二次处理。 ：使用当前数据创建新的特征工程。创建特征工程的方法请参见创建特征工程。 ：跳转至“模型训练”页面。模型训练操作请参见模型训练。 DatasetService数据集

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small报错 报错原因：模型训练过程中，训练日志出现“The dataset size is too small”报错，表示数据量太少，拼接到模型要求长度后，条数不满足一次训练下沉。 解决方案：请增大数据集大小或者把epochs设大，保证日志中的Sink_num > 0。 图3

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“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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创建一个新的数据集 数据集质量检测/数据清洗 对上传的数据进行质量检测，若质量有问题可以进行数据清洗。 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 对无质量问题的数据集执行发布操作。 发布数据集 创建一个训练数据集 通过数据配比组合多个数据集，创建出用于模型训练的数据集。 创建一个训练数据集

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