训练人脸识别的数据集 更多内容
  • 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误

    使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:

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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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  • 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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  • 我创建的微调数据集会被其他用户调用去训练他们的大模型吗?

    我创建微调数据集会被其他用户调用去训练他们大模型吗? 用户个人创建数据集是属于个人账号下专属数据,未经本人许可不会被其他人员查看到,且不会被其他用户在大模型训练时调用。 父主题: AI原生应用引擎

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  • 数据集

    数据集 硬盘故障检测模板中,已经预置了四份 数据实例 ,已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作,可以查看本地上传数据集操作说明。 单击菜单栏中数据集”,进入数据集菜单页。 可以看到预置四个硬盘故障检测数据集实例,如图1所示。 图1 预置数据集 单击预置数据集实例右侧图标,可查看数据实例中的数据文件。

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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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  • 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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  • 发布ModelArts数据集中的数据版本

    证模型样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板性能。 “描述” 针对当前发布数据集版本描述信息。 “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。启用后,会将此数据集难例属性等信息写入对应Manifest文件中。 数据集版本文件目录结构

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  • 数据工程

    。通过数据合成技术,可以生成大量高质量训练数据,这些数据可以用于大模型训练,增强模型泛化能力和性能。 数据标注:平台支持对无标签数据添加标签或对现有的标签进行重新标注,以提升数据集标注质量。用户可以针对不同数据集灵活地选择对应标注项,还可以自定义选择多人标注、审核

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  • 发布数据集

    针对当前发布数据集版本描述信息。 “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。启用后,会将此数据集难例属性等信息写入对应Manifest文件中。 图2 发布数据集 版本发布后,您可以前往版本管理查看详细信息。系统默认将最新版本作为当前目录。

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  • 功能介绍

    功能介绍 数据集 模型训练服务统一数据集管理菜单,可本地导入10G以内大数据文件,或对接数据集服务,导入已订阅数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练必要过程,可以实现数据集特征组合、筛选和转换,最大限度数据集中提取关键特征,供模型训练使用。

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  • ModelArts Studio大模型开发平台使用流程

    服务,便捷地构建自己模型和应用。 数据工程工具链:数据是大模型训练核心基础。数据工程工具链作为平台重要组成部分,具备数据获取、数据加工和数据发布等功能,确保数据高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式数据,满足不同训练任务需求,并提供强大数据存储和管理能力,为大模型训练提供坚实的数据支持。

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  • 数据集下载成功后有哪些使用方式

    数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后,目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载数据集直接进行数据分析及挖掘,开发数据应用。 父主题: 数据集

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  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    nlp/data-in”。 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”。 选择步骤1:准备数据中提前创建好输出数据集OBS路径“mapro-nlp/data-out”。

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  • 视觉套件(使用零售商品识别工作流开发应用)

    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”。 选择步骤1:准备数据中提前创建好输出数据集OBS路径“mapro-vison/data-out”。 勾选已上传数据集。

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  • 准备数据

    准备数据 本教程使用到训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集数据集介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAItext-davinci-003引擎生成包含52k条指令和演示数据集。这些指令数据可

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  • 应用场景

    PUE优化:通过快速寻优DC制冷系统参数组合,降低DC能耗。提供2个训练集(冷站数据,末端数据),157维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练数据,包括视频体验相关端到端数据集合。 场景案例 视频优化:基于视频终端(STB)KPI、KQI、告警等数据分析,建立视频质差预警模型,提升视频故

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  • 如何切分ModelArts数据集?

    ”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板性能。 父主题: Standard数据准备

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  • 数据集加工场景介绍

    据,确保数据准确性与一致性,从而提高数据质量,为模型训练提供可靠输入。 扩展数据集多样性和泛化能力 在数据量不足或样本不平衡情况下,数据合成可以生成新数据,扩展数据集规模和多样性。通过增加数据多样性,能够提升模型在各种场景下泛化能力,增强其对未知数据适应性。 增强模型训练的有效性

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  • 数据集下载成功后有哪些使用方式

    数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后,目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载数据集直接进行数据分析及挖掘,开发数据应用。 父主题: 常见问题

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  • 训练迁移适配

    accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。 下载Kaggle官网提供imagenet-mini数据集,解压之后文件大小4.1GB。该数据集是从[imagenet-2012]数据集中筛选少量数据集。 准备预训练权重。 下载Hugging Face权重。 迁移适配。

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