训练人脸识别的数据集 更多内容
  • SFT全参微调训练

    其他配置 选择用户自己专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出情况,用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中路径,训练作业日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调日志和性能。了解

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  • 训练中的权重转换说明

    --loader:选择对应加载模型脚本名称。 --saver:选择模型保存脚本名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${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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  • 训练中的权重转换说明

    --loader:选择对应加载模型脚本名称。 --saver:选择模型保存脚本名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${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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  • 训练中的权重转换说明

    --loader:选择对应加载模型脚本名称。 --saver:选择模型保存脚本名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${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ID查询数据集的详细内容

    根据数据集ID查询数据集详细内容 功能介绍 根据数据集ID查询数据集相关详细内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/catalogs/api/dataset/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 选择数据

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

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  • 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集

    导出ModelArts数据集数据为新数据集 针对数据集数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要数据,导出成新数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集数据为新数据集方式,新导出数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。

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  • 开发者开发可训练技能

    本样例选择在步骤1:上传数据至OBS中创建OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建数据集存储至OBS位置。 待新建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“修改”,在弹出数据集输出位置”对

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  • 使用数据工程构建CV大模型数据集

    通过专用的清洗算子对数据进行预处理,确保数据符合模型训练标准和业务需求。不同类型数据集使用专门设计算子,例如去除噪声、冗余信息等,提升数据质量。 清洗图片类数据集、清洗视频类数据集 标注图片、视频类数据集 为无标签数据集添加准确标签,确保模型训练所需高质量数据。平台支持人工标注和AI预

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  • HiLens套件(使用HiLens安全帽检测技能开发可训练技能)

    本样例选择在步骤1:上传数据至OBS中创建OBS桶和文件夹“/mapro-hilens/training-data-in”。 数据集输出位置 待新建数据集存储至OBS位置。 待新建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“修改”,在弹出数据集输出位置”对

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  • 模型训练

    “试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合迭代信息、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模型任务数据,记录其三个超参值。参考7~8,配置最优模型训练任务并进行训练。 对评分最高模型再

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  • 数据集简介

    :对数据执行已有特征工程操作流,并生成新数据。特征工程操作请参见特征工程。特征工程处理过数据,不能再用相同特征工程进行二次处理。 :使用当前数据创建新特征工程。创建特征工程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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  • 使用HiLens套件开发可训练技能时,模型训练报错“数据集发布失败”怎么办?

    在开发可训练技能过程中,训练模型时报错数据集发布失败。检查训练模型的数据集,数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个,会导致模型训练失败。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    至少有两种以上分类,每种分类样本不少于20张。 为了保证模型预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现各种场景。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期训练失败。 用于训练图片,至少有2种

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  • 环境准备

    数据集Firefly为本文用于多卡训练使用数据集数据集ADGEN为ChatGLM-6B ptuning训练适配数据集,如果您运行环境为单卡环境下载数据集ADGEN。 父主题: 基于LLM模型GPU训练业务迁移至昇腾指导

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  • 数据工程使用流程

    高质量数据是推动大模型不断迭代和优化根基,它质量直接决定了模型性能、泛化能力以及应用场景适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。

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  • 网络智能体 NAIE

    能力、丰富AI算法框架和在线随时可获取算力,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API和调用样例,使用各个服务提供接口能力。模型训练服务SDK是对服务提供REST A

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  • 流通文本类数据集

    流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式“发布数据集过程,用于后续模型训练等操作。 单个文本类数据集支持发布格式为: 默认格式:平台默认格式。 在默认格式中,context和target是键值对。示例如下: {"context": "你好,请介绍自己", "target":

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  • 流通图片类数据集

    流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式“发布数据集过程,用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布格式为: 默认格式:平台默认格式。 盘古格式:训练盘古大模型时,需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下: 登录ModelArts

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  • 训练型横向联邦作业流程

    配置作业执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方计算节点在本地会执行模型训练、评估程序,用于基于本地数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业数据集配置中,

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  • 人脸识别所需最低带宽是多少

    人脸识别 所需最低带宽是多少 图片大小和并发都由客户控制,可根据自己业务情况选择宽带大小,人脸识别没有对宽带做最小限制。 父主题: API使用类

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