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Platform For AI:LVM-画像テキストマッチングスコアによるフィルタリング (DLC)

最終更新日:Jul 24, 2026

対応するテキストとのマッチングスコアが低すぎる画像データをフィルタリングで除外し、画像生成モデルのトレーニングデータの品質を確保します。

サポート対象のコンピューティングリソース

DLC

仕組み

このコンポーネントは、blip-itm-base-coco モデルを使用して、トレーニングデータ (サンプル トレーニングデータ ファイルの <__dj__image> フィールドの後の内容) 内の画像と説明テキストとのマッチングスコアを計算します。 スコアがしきい値を下回る画像は除外されます。 トレーニングデータファイルの形式は次のとおりです:

入力データは JSON Lines (.jsonl) ファイル です。text フィールドでは、"<__dj__image>" と "<|__dj__eoc|>" は画像の説明の開始と終了を示します。

{"images":["oss://bucket_name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/data/image1.jpg"],"text":"<__dj__image> optional image caption <|__dj__eoc|>"}
{"images":["oss://bucket_name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/data/image2.jpg"],"text":"<__dj__image><|__dj__eoc|>"}
{"images":["oss://bucket_name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/data/image3.jpg"],"text":"<__dj__image> a person pointing to a piece of wood on the ground\n"}
{"images":["oss://bucket_name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/data/image4.jpg", "oss://bucket_name.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/image/data/image5.jpg"],"xxx":"yyy"}
  • images:画像への OSS パスです。

  • text:画像の説明テキストです。

入力と出力

入力ポート

  • [OSS データの読み取り] コンポーネントを使用して、OSS パスからトレーニングデータファイルを読み取ります。

  • [画像データ OSS パス] パラメーターで、トレーニングデータファイルを選択します。

トレーニングデータファイルの詳細については、「仕組み」をご参照ください。

出力ポート

フィルタリングされた結果を出力します。 詳細については、以下のパラメーターテーブルをご参照ください。

コンポーネントの設定

[LVM-画像テキストマッチングスコアによるフィルタリング (DLC)] コンポーネントを Designer のパイプラインに追加し、右側のパネルでそのパラメーターを設定します。

パラメータータイプ

パラメーター

必須

説明

デフォルト値

フィールド設定

画像データ OSS パス

いいえ

トレーニングデータファイルです。 必要な形式については、「仕組み」をご参照ください。

なし

出力データ保存 OSS ディレクトリ

いいえ

出力ファイル用の OSS ディレクトリです。 結果には、次のファイルが含まれます:

  • {name}.jsonl:フィルタリングされた結果ファイルです。{name} は、[出力ファイル名] パラメーターで指定した名前です。

  • {name}_stats.jsonl:フィルタリングステータスファイルです。

  • dj_run_yaml.yaml:実行時に使用されるパラメーター設定ファイルです。

なし

出力ファイル名

いいえ

フィルタリングされた結果ファイルの名前です。

result.jsonl

パラメーター設定

テキストと画像の最小マッチングスコア

はい

画像とテキストのペアを保持するための最小スコアです。この値を下回るスコアのペアは破棄されます。

0.1

テキストと画像の最大マッチングスコア

はい

画像とテキストのペアを保持するための最大スコアです。この値を上回るスコアのペアは破棄されます。通常は 1 に設定します。

1

実行チューニング

プロセス数

いいえ

プロセス数を設定します。

4

シングル/マルチノード

いいえ

シングルノードまたはマルチノード モード。 デフォルト値: single-node。 マルチノード モードは Ray フレームワークのみをサポートします。

single-node

リソースグループの選択

いいえ

パブリックリソースグループまたはリソースクォータを選択します (分散モードを使用する場合は、ヘッドとワーカーのリソースパラメーターを個別に設定する必要があります):

  • パブリックリソースグループ:インスタンスタイプ (CPU または GPU) と VPC を選択します。 このアルゴリズムでは GPU インスタンスタイプを選択する必要があります。

  • リソースクォータ:GPU 数、vCPU 数、メモリ (GB)、および共有メモリ (GB) を選択します。

なし

最大実行時間

いいえ

最大実行時間です。 この制限を超えると、ジョブは終了されます。

なし