前提 数据质量是保证模型效果的前提,在EasyDL零售版中,数据质量涉及实景图和单品图的图片质量,以及实景图的标注质量, 开始模型优化前,请先学习如何采集合格的图片和进行合格的标注 ,各个参考文档如下: 实景图采集: 实景图数据要求 实景图标注: 实景图标注规范 SKU单品图: SKU单品图数据要求 点击下载 数据采集与标注规范长图 ,一张图看懂如何采集和标注数据,让您不走弯路,获得一个高精度的商品检测模型
进入 数据集管理 界面,点击 创建数据集 - 创建并导入 选择 有标注信息 - 上传jsonl文件 - 确定 此时我们已经创建好了有标注的对话数据集,更严谨的做法是进行数据清洗和增强,这里简便起见,直接进行 发布 4.2 微调优化 进入 微调界面 ,输入任务名称和描述,点击 创建并训练 选择数据集后点击 确定 等待模型完成训练即可 训练完成,文心千帆会给出各项评估指标 BLEU 指 标是 NLP中机器翻译
进入 数据集管理 界面,点击 创建数据集 - 创建并导入 选择 有标注信息 - 上传jsonl文件 - 确定 此时我们已经创建好了有标注的对话数据集,更严谨的做法是进行数据清洗和增强,这里简便起见,直接进行 发布 4.2 微调优化 进入 微调界面 ,输入任务名称和描述,点击 创建并训练 选择数据集后点击 确定 等待模型完成训练即可 训练完成,文心千帆会给出各项评估指标 BLEU 指 标是 NLP中机器翻译
数据处理: 提供针对图像的成熟标注模板及工具,便捷的为AI开发准备高质量训练数据,提供可视化管理能力,支持不同数据格式的导入、导出、查看 AotuDL建模: 为零AI开发基础的用户提供的建模方式,内置基于百度文心大模型的成熟预训练模型,可针对用户数据进行算法自动优化,助用户使用少量数据也能获得具备出色效果与性能的模型 预置模型调参建模: 为有一定AI开发基础的开发者提供预置模型调参建模方式,涵盖ResNet
配置视觉任务 配置训练集及评测集 配置训练集 在添加任务备注后,在添加数据的位置选择添加训练集。 可选的数据集要求如下: 数据集标注类型与项目类型一致,如同为图像分类-单图单标签/物体检测-矩形框标注等 数据集数据量不为0; 数据集状态非智能标注中,非导入中 数据集状态支持导入多个数据集的多个标签, 如果选择标签名称一致,则相应数据内容会被合并 。
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。
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。
step2:采集/收集数据 在通过上述第一步分析出基本的模型类型,需要进行相应的数据收集工作。数据的主要原则为 尽可能采集真实业务场景一致的数据,并覆盖可能有的各种情况 step3:标注数据 采集数据后,可以通过EasyDL在线标注工具或线下其他标注工具对已有的数据进行标注。
采集/收集数据 在通过上述第一步分析出基本的模型类型,需要进行相应的数据收集工作。数据的主要原则为 尽可能采集真实业务场景一致的数据,并覆盖可能有的各种情况 标注数据 采集数据后,可以通过EasyDL在线标注工具或线下其他标注工具对已有的数据进行标注。
产品优势 可视化操作 无需深度学习专业知识,通过模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作,最快15分钟即可获得一个高精度模型。 操作步骤 Step 1 创建模型 确定模型名称,记录希望模型实现的功能。 Step 2 上传并标注数据 不同类型的任务对应的数据格式不一致,您可以上传未标注数据并使用平台提供的标注工具进行标注。或直接上传各任务的标注数据。