3、数据标注 选择刚创建的数据集 先创建一个应用 点击自动生成,然后保存标注。 更多的自动生成需要开通付费功能。不再使用的时候可以终止付费。 标注完成。 2.2、模型训练 创建SFT任务,行业选择 其他 。 开通 BLOOMZ-7B大模型的付费。 确认之前创建的数据集已经发布。 在创建的SFT任务中选择该数据集。 备注:若数据量小于32条,该模型无法启动训练 。 开始训练。
数据标注通常需要人工介入,将数据集中的每个样本按照一定的标准进行分类、描述或标记。
数据标注通常需要人工介入,将数据集中的每个样本按照一定的标准进行分类、描述或标记。
Bert词性标注模型为:BERT + CRF,输入的数据格式应满足BIO的标注格式。 输入 输入文本数据集,标注数据常采用BIO的标注方式。 输出 输出Bert词性标注模型。 算子参数 参数名称 是否必选 参数描述 默认值 batch_size 是 训练过程中的batch_size 范围:[1, inf)。 4 epoch 是 训练过程中的训练轮数 范围:[1, inf)。
1、样本收集 现场照片上传,挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选,选出适合学习的图片 数据处理,去雾处理,过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练,并产生模型 模型调参,训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优,准确率已能达到94%左右 调优完成,达到预期的效果后进行部署
Q: F inetune的数据进行了标注,是否只是针对特定任务领域?同一条数据,针对不同任务是不是有不同的标注?跟大模型训练那样少量数据直接无监督训练或有什么效果? A: 大模型微调的finetune模式需要的数据标注通常是针对特定任务领域的,因为不同任务之间可能存在差异,需要不同的标注方式。同一条数据在不同任务上的标注可能会有所不同,因为每个任务都有自己的特征和要求。
定制文字识别模型,结构化输出关键字段内容,满足个性化卡证票据识别需求,适用于证照电子化审批、财税报销电子化等场景 EasyDL 视频: 定制基于视频片段内容进行分类的AI模型,适用于区分不同短视频类别等场景,以及定制目标追踪AI模型,实现跟踪视频中特定目标对象及轨迹,适用于视频内容审核、人流/车流统计、养殖场牲畜移动轨迹分析等场景 EasyDL 结构化数据: 挖掘数据中隐藏的模式,解决二分类、多分类
文本对话-含排序 此类数据集用于 奖励模型 训练,一个提示词(prompt)对应多个标注(response),并且依据人类反馈对标注进行排序。 query问题集 Prompt集,用于 强化学习 训练,无需标注,作为问题集组合,会利用prompt对奖励模型进行质问。 众测标注 将数据标注任务发布至百度众测平台,百度众测团队具备10年以上的数据服务经验和丰富的标注人力,完成数据标注。
2、进入创建数据集界面,填写相关信息,选择数据和标注类型(注意训练集、验证集、测试集需要分开创建)。 3、数据集创建完成后,可以在数据总览界面看到刚才创建好的数据集ID,点击【导入】,将自己要训练的数据集导入。 以本地导入-上传压缩包为例:导入方式选择【本地导入】,选择标注格式,点击【上传压缩包】。
3、训练模型 3.1 导入数据集 访问EasyDL——物体检测模型,可点击 此处 直接访问 EasyData数据服务——数据总览——创建数据集 在数据集下发,点击 导入 ,在导入数据当中填写如下信息: 数据标注状态:有标注信息 导入方式:分享链接导入 标注格式:xml(特指voc) 链接地址:上述2.3步骤的 fire_detection_VOC2020.zip 的下载URL 点击 确认并返回 ,完成数据集导入