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headers=headers, data=payload) print(response.headers["X-Subject-Token"]) 获取Token步骤： 本示例中，通过使用Postman软件获取Token。 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project
AppCode认证 Content-Type application/json X-Apig-AppCode AppCode值，获取AppCode步骤如下： 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 应用接入”，单击界面右上角“创建应用接入”。
的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 获取请求URI的步骤详见请求URI，示例如下： https://{endpoint}/v1/{project_id}/deployments/{deploym
特点且可以引导观众购买。 微调数据清洗： 下表中列举了本场景常见的数据质量问题以及相应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据清洗步骤 数据问题 清洗步骤与手段 清洗前 清洗后 问题一：数据中存在超链接、异常符号等。 删除数据中的异常字符。 {"context":"轻便折叠户外椅，
明需要逻辑清晰、无歧义。 设计任务要求 要求分点列举： 要求较多时需要分点列举，可以使用首先\然后，或1\2\3序号分点提出要求。每个要求步骤之间最好换行（\n）分隔断句，单个要求包含一项内容，不能太长。 正负向要求分离： 正负向要求不要掺杂着写，可以先全部列完正向要求，再列负向
针对文本进行语法质量的评估，例如相关性、规范性等。 使用数据打标的通用质量评估、问题时效性评估、回答质量评分、语法质量评估算子前，请确保有已部署的NLP大模型，具体步骤详见创建NLP大模型部署任务。 父主题： 数据集加工算子介绍
行问答对的过滤。 下表列举了该场景常见的数据质量问题，以及相对应的清洗策略，供您参考： 表1 微调数据问题与清洗策略 序号 数据问题 清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。
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