说明: 预置模板: 系统预置的常用卡证、票据模板,已上传100张训练集图片并已填写分类关键词信息,可直接勾选用于对应图片的自动分类和结构化识别 自定义模板: 已发布的自定义模板 Step 2: 上传训练集/填写分类关键词 点击选中的自定义模板所在行右侧的 「编辑训练集」 按钮,在弹出框中上传一个包含 30 张以上相同版式图片、不超过 200MB 的 ZIP 格式压缩包。
step3:添加数据 先选择数据集,再按分类选择数据集里的音频,可从多个数据集选择音频 声音分类模型至少需要选择 2个及以上 分类 step4:训练模型 点击「开始训练」,训练模型。 训练时间与数据量大小有关,1000个音频文件大约可以在30min内训练完成 模型训练过程中,可以设置训练完成的短信提醒并离开页面,在模型训练完毕即可收到短信通知。
数据采样比例』:使用超参搜索时,会对原始数据集进行采样后再训练,加快搜索速度。当数据集并不大时,不推荐采样哟,可能会影响最终效果,只有大数据量时才有使用采样的必要。 『最高mAP/最高准确率』:是指大家期望模型效果可以达到的mAP(物体检测)或准确率(图像分类)的值, 当试验中达到这个值了搜索就会停止,避免后续浪费搜索时间。
DreamZero 支持 DROID 标准数据集与自定义 LeRobot 格式数据集,可直接用于 DROID 推理,也可在新本体(如 AgiBot)上进行微调。
如果您使用该数据集,请查看并遵守发布方声明的开源协议,查看详情 ModelScope 。
修复 修复mpijob在开启TP overlap时初始化失败问题 修复多机使用多datasets时找不到so文件的问题 v2.1.1.5 2024-07-16 新增 新增离线数据处理工具,可提前将原始文本数据进行格式解析和 tokenizer 编码,训练时支持已离线编码后的数据进行训练,详细使用方式见 《训练说明/SFT训练/数据集配置和处理/数据集预处理》 章节; 新增数据 packing 训练,
2)可以通过以下任一方式获取该字段值: · 方式一:通过调用 创建数据集 接口,返回的 versionId 字段获取 · 方式二:在 控制台-数据管理-数据集-通用数据集 查看 可选 storageType string 推理结果集存储类型,说明: (1)仅针对模型评估,用于存储评估过程中产生的推理结果集 (2)可选值如下: · BOS :对象存储BOS · sysStorage :平台共享存储,
节点规格 用于保存数据的缓存节点的规格,不同规格的缓存节点提供不同的容量和性能。详细信息请参见 Redis标准版 、 Redis集群版 。 分片数量 仅适用于 集群版实例 。 分片是一组缓存节点的集合,当实例包含多个分片时,数据集被切分到多个分片中,每个分片拥有完整数据集的子集。 实例的总容量等于单个缓存节点的容量与分片数量的乘积。
产品能力 活动规则 应用场景 Zulu|从需求到代码的端到端生成 灵活调用多种工具,涵盖检索、编辑、命令执行 支持会话中添加图片,开发场景更加多元便捷 适配JetBrains、VSCode等主流IDE,安装即用 一键生成预览链接,浏览器实时呈现运行效果 --> 丝丝入扣的超级代码补全 上下文依赖分析进行代码补全 自动修正拼写错误并补全代码 预测下一处要编辑的光标位置 智能重写预测位置的多行代码 --
C-Eval C-Eval是一个针对基础模型的综合性中文评估数据集。它由13948道多选题组成,涉及52个不同学科和四个难度等级。 如果您使用该数据集,请查看并遵守发布方声明的开源协议,查看详情 ModelScope 。