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标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 标注图片类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集标注任务步骤如下: 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
云容器引擎-成长地图 | 华为云 盘古大模型 盘古大模型服务(PanguLargeModels)致力于深耕行业,打造多领域行业大模型和能力集。盘古大模型能力通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,它提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务,提供覆盖全生命周期的大模型工具链。
加工图片类数据集 清洗图片类数据集 标注图片类数据集 父主题: 加工数据集
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
清洗图片类数据集 清洗图片类数据集任务前,请先完成数据导入操作,具体步骤请参见导入数据至盘古平台。 创建图片类数据集清洗任务 创建图片类数据集清洗任务步骤如下: 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
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对图片类数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度,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
配比图片类数据集 数据配比是将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”的过程,确保数据的多样性、平衡性和代表性。 如果单个数据集已满足您的需求,可跳过此章节至流通图片类数据集。 创建图片类数据集配比任务 创建图片类数据集配比任务步骤如下: 登录ModelArts St
图片类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类清洗算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类清洗算子能力清单 算子分类
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
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
发布图片类数据集 评估图片类数据集 配比图片类数据集 流通图片类数据集 父主题: 发布数据集
[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。
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中,优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt(提示词)。prompt是与大模型或其他节点(如翻译插件)交互的核心,它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此,效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析: 评估工作流响应的准确性:
创建知识库 创建知识库的步骤如下: 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“知识库”页签,单击右上角“创建知识库”。 在“创建知识库
创建插件 创建插件的步骤如下: 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“Agent开发”,跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“插件”页签,单击右上角“创建插件”。 在“创建插件”页面,填
数据工程 ModelArts Studio开发平台提供了全面的数据工程功能。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节,帮助用户高效构建高质量的训练数据集,推动AI应用的成功落地。具体功能如下: 数据获取:用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts Studio
使用数据工程构建CV大模型数据集 CV大模型支持接入的数据集类型 盘古CV大模型支持接入图片类、视频类、其他类数据集,,不同模型所需数据见表1,数据集格式要求请参见图片类数据集格式要求、视频类数据集格式要求、其他类数据集格式要求。 表1 训练CV大模型数据集类型要求 基模型 训练场景
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
构造请求 本节介绍REST API请求的组成,并以调用服务的获取用户Token接口说明如何调用API。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如图1,一个请求主要由请求U
盘古专业大模型能力与规格 盘古专业大模型是盘古百亿级NL2SQL模型,适用于问数场景下的自然语言问题到SQL语句生成,支持常见的聚合函数(如去重、计数、平均、最大、最小、合计)、分组、排序、比较、条件(逻辑操作、离散条件、范围区间等条件的混合和嵌套)、日期操作,支持多表关联查询。