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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据获取”，单击界面右上角“创建导入任务”。 在“创建导入任务”页面选择所需要的“文件内容”、“文件格式”、“导入来源”，并单击“选择路径”上传数据文件。 NLP大模型评测数据集支持的格式见表1。 表1 评测数据集格式 模型类型 评测数据集格式 NLP大模型 文本-单轮问答-jsonl格式
流通图片类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 单个图片类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 盘古格式：训练盘古大模型时，需要将数据集格式发布为“盘古格式”。 创建文本类数据集流通任务步骤如下： 登录ModelArts
插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个
流通文本类数据集 数据流通是将单个数据集发布为特定格式的“发布数据集”的过程，用于后续模型训练等操作。 单个文本类数据集支持发布的格式为： 默认格式：平台默认的格式。 在默认格式中，context和target是键值对。示例如下： {"context": "你好，请介绍自己", "target":
意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”
并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 标注数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预标注两种方式，用户可根据需求选择合适的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。
Studio大模型开发平台针对视频类数据集预设了一套基础评估标准，涵盖了视频的清晰度、帧率、完整性、标签准确性等多个质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下：
多个维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建文本类数据集评估任务。 创建文本类数据集评估标准步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
质量维度，用户可以直接使用该标准或在该标准的基础上创建评估标准。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程
确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:?abc”。 可选择的要素参考表8中，提供的高空变量和表面变量。 num_ensembles 否 Long 集合数量。在气象预报中，集合预报是指对初始场加入一定程序的扰动，使其生成一组由不同初始场预报的天气预报结
高。 API Key鉴权：通过唯一的API Key来认证应用之间的访问权限，可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值，安全性较低。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 自定义插件使用HTTP
微调阶段：微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。 预测大模型选择建议 选择合适的预测大模
来了巨大的挑战。盘古NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化
合成文本类数据集 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。 合成文本类数据集 标注文本类数据集 为无标签数据集添加准确的标签，确保模型训练所需的高质量数据。平台支持人工标注和AI预
在页面右上角单击，参考图5配置大模型参数。 图5 大模型配置 在“预览调试”的左下角，选择开启“代码解释器”。 在“预览调试”的下方文本框中输入对话，例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”，应用将根据对话生成相应的回答。 图6 预览调试结果
意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。
原始数据集进行处理，并根据设定的轮数生成新的数据。 数据标注：数据标注旨在为无标签的数据集添加准确的标签，标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度。针对不同数据集平台支持人工标注与AI预标注两种形式。 其中，图片Caption、视频Caption标注项支持AI预标注功能。 通过
Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存，避免频繁调用。 如果您的华为云账号已升级为
学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要： 如果学习率过大，模型可能无法收敛。 如果学习率过小，模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 Lora矩阵的轶 较高的取值意味着更多的参数被更新，模型具有更大的灵活性，
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