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"925hPa"], "upper_air_features": ["Q", "T", "U", "V", "Z"]} geo_range：定义了数据覆盖的地理范围，纬度（lat）从-90.0到90.0，经度（lon）从0.0到360.0。 time_range：数据的时间范围，时间戳格式为毫秒数。
[category1',category2', ...],// 所有类别名称的列表，每个类别对应一个 label，用于标注视频中的事件或动作。 'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。
请注意，该命令只需执行一次，如果已有相关证书，请跳过该步骤。 基于准备工作与步骤1：注册边缘资源池节点，按照以下目录结构存放下载文件，注意修改下载文件的命名。其中，docker下的certs证书会自动生成，一般无需修改。 pkgs // 包目录，用户自行命名 docker docker.tgz
评分后，统计得分为5分的占比。 badcase 模型生成句子与实际句子基于评估指标得到的评分后，统计得分1分以下的占比。 用户自定义的指标 由用户定义的指标，如有用性、逻辑性、安全性等。 父主题： 评测NLP大模型
B：我可以做很多事情，比如xxxx A：你可以讲个笑话吗？ B：当然可以啦，以下是xxxx A：可以把这个笑话改成xxxx B：好的，以下是修改后的xxxx 拼接后的微调数据格式示例： {"context": ["你是谁？", "您好，我是盘古大模型。", "你可以做什么？", "我可以做很多事情，比如xxxx"
内进行预测，不仅仅局限于某个地区。它的分辨率相当于赤道附近每个点约25公里x25公里的空间。通过降水模型预测未来的降雨情况，农民和农业管理者可以更有效地规划灌溉时间和频率，也能为可能发生的干旱提供预警，使农业部门能够及时采取措施，如推广节水技术或调整种植计划。 代码助手 在软件开
参数对应。 plugin_configs 否 List<PluginConfig> 插件配置，当工作流有配置用户自定义插件节点时，可能需要配置鉴权信息等，具体结构定义详见表4。 表4 PluginConfig参数 参数 是否必选 参数类型 描述 plugin_id 是 String
证模型的准确性与可靠性。支持基于规则的自动评测方式，NLP模型展示准确率，F1分数，BLEU、ROUGE等自动评测指标，支持支持人工评测自定义配置评测指标；并且支持基于人工评价操作界面，对模型表现从不同评价指标进行打分。 模型压缩：在模型部署前，进行模型压缩是提升推理性能的关键步
关闭：关闭后不保存checkpoints，无法基于checkpoints执行续训操作。 自动：自动保存训练过程中的所有checkpoints。 自定义：根据设置保存指定数量的checkpoints。 训练参数 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。 数据批量大小
B：我可以做很多事情，比如，和您进行问答对话。 A：你可以讲个笑话吗？ B：当然可以啦，以下是xxxx A：可以把这个笑话改成xxxx B：好的，以下是修改后的xxxx 拼接后的微调数据格式示例： [{"context": "你是谁？"},{"target": "您好，我是盘古大模型。"},{"context":
）要求文案300字以内，则输出必须要满足300字以内。 问题二：模型生成的文案中重复讨论一个相同的话题。 解决方案：对于这种情况，可以尝试修改推理参数。例如，降低“话题重复度控制”参数的值。若调整推理参数不生效，则检查数据质量，确认数据中不存在重复数据和高度相似数据。 父主题： 从基模型训练出行业大模型
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域，数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法，通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程： 数据加工 错误数据过滤 ：在大规模数据集中，噪声和错误数据是
别技术，AI助手可以实时监控家中情况，识别异常行为并及时通知用户。例如，当检测到有人闯入时，系统会立即发送警报信息给用户手机，并记录下入侵者的影像资料。此外，AI助手还能与智能门锁、门窗传感器等设备联动，提供全方位的家庭安全保障。 安全隐私的考量 然而，在享受AI助手带来便利的同
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