面向高性能计算场景的存储系统解决方案
但这也导致它在处理小文件的时候，在元数据方面以及 I/O 方面的性能是不太理想的，这个时候就需要有一些速度更快的解决方案作为弥补。在百度内部，根据数据集的大小，业务可以有两种选择，包括本地盘和并行文件系统。如果数据集比较小，计算节点的本地盘足够放下整个数据集，那训练任务完全就可以把数据先存到本地盘上，然后基于本地盘来做计算。
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非语言标注 ：在转录稿旁，标注受访者的面部表情（如：皱眉、微笑）、肢体语言（如：抱臂、敲手指）和语音特征（如：音高突变、停顿）。 3. 情感一致性 ：评估受访者的非语言信号是否支持其口头表达的情感？指出任何潜在的讽刺、犹豫或欺骗迹象。 3.
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1.1.1 SFT模型 社区模型： https://huggingface.co/OpenLLMAI/Llama-2-7b-sft-model-ocra-500k 1.2 数据准备 用户可以使用自己准备的数据集作为训练数据，也可以用社区开源的数据集。以下以社区数据集作为示例。
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特别注意 该功能的使用边界： 1.导入导出数据的范围仅包括知识数据和基础资源数据，不包括任何会话记录、服务统计等相关的使用数据 2.由于导入数据采取的是对应模块覆盖的方式，因此导入的目的地Agent/环境中的相关模块数据将会被清除；同时，审核中心、会话标注、操作日志等相关模块的历史数据可能会受到一定影响。
