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    深度学习+文本数据集 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 加工文本类数据集

    加工文本数据集 创建文本数据集加工任务 上线加工后的文本数据集 父主题: 加工数据集

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  • 评估文本类数据集

    评估文本数据集 创建文本数据集评估标准 创建文本数据集评估任务 获取文本数据集评估报告 父主题: 评估数据集

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  • 发布文本类数据集

    发布文本数据集 原始数据集和加工后的数据集不可以直接用于模型训练,需要独立创建一个“发布数据集”。 文本数据集支持发布的格式为: 默认格式:平台默认的格式。 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”。 自定义格式:文本数据集可以使用自定义脚本进行数据格式转换。

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  • 文本标注数据集文件说明

    文本标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求(文本标注) 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件(以txt格式为例)。文本文件支持的格式包含:txt、yaml、xml、csv。 . ├─ 文件夹1 ├─ text1.txt #文本文件

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  • 标注文本类数据集

    标注文本数据集 创建文本数据集标注任务 审核文本数据集标注结果 上线标注后的文本数据集 父主题: 标注数据集

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  • 文本类数据集格式要求

    文本数据集格式要求 ModelArts Studio大模型开发平台支持创建文本数据集,创建时可导入多种形式的数据,具体格式要求详见表1。 表1 文本数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 文档 txt、mobi、epub、docx、pdf 数据集最大100万个文件,单

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  • 创建纵向联邦学习作业

    两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重

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  • 审核文本类数据集标注结果

    审核文本数据集标注结果 创建数据集标注任务时,如果设置了启用标注审核,在完成标注后可以在“标注审核”页面审核标注结果。 对于审核不合格的数据可以填写不合格原因并驳回给标注员重新标注。创建标注任务时如果指定了审核人员,则审核人员可以审核数据集,管理员(主账号)可以对所有数据集进行审核。

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 获取文本类数据集评估报告

    获取文本数据集评估报告 ModelArts Studio大模型开发平台提供了详细的质量评估报告,帮助用户全面了解数据集的质量情况。获取数据集评估报告步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程

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  • 文本

    了溢出滚动后,此配置项才生效 文本样式 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。 对齐方式:设置文本的对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字的每一行之间的间距。

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 时间选择器 父主题: 组件介绍

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  • 创建文本分类项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 数据处理场景介绍

    式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 创建文本类数据集评估标准

    创建文本数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对文本数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了数据准确性、完整性、一致性、格式规范等多个维度,用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准,可跳过此章节至创建文本类数据集评估任务。

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  • 上线加工后的文本类数据集

    的差异。 在“数据血缘”页签查看该数据集所经历的操作,如加工、发布操作。 上线后的加工数据集不支持编辑和删除操作。若执行该操作,需将数据集下线。 若上线后的加工数据集已执行发布操作发布数据集,则不可将该加工数据集下线。 父主题: 加工文本数据集

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  • 创建文本类数据集加工任务

    数据加工”,单击界面右上角“创建加工数据集”。 图2 数据加工 在“创建加工数据集”页面,选择需要加工的文本数据集,并设置数据集的名称和描述。 选择数据集时,默认选择当前空间的数据集。如果用户具备其他空间的访问权限,可以选择来自其他空间的数据集。 图3 创建加工数据集 单击“下一步”进入“算

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  • 创建文本类数据集评估任务

    创建文本数据集评估任务 创建文本数据集评估任务前,请先完成创建文本数据集加工任务。 创建文本数据集评估任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”,单击界面右上角“创建评估任务”。

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  • 上线标注后的文本类数据集

    标注管理” 在“标注管理”页面,单击操作列的“上线”对数据集进行上线。 图2 上线标注后的数据集 对不再使用的数据集可在操作列执行下线操作。若对当前标注数据集已执行发布操作发布文本数据集,则不可将该标注数据集下线。 父主题: 标注文本数据集

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