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surface_features:地表特征变量列表,例如气压(P)、温度(T)、风速(U、V)。 upper_air_layers:高空气压层列表,例如1000hPa、100hPa等。 upper_air_features:高空特征变量列表,例如湿度(Q)、温度(T)、风速(U、V)、高度(Z)。
'database': { 'video_name':{ // 训练集 train 测试集 test。 'subset': 'train', 'duration': 1660.3, // 视频总时长 seconds。
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state String 任务状态。 RUNNING:表示任务运行中。 PENDING:表示任务等待中。 SUCCEEDED:表示任务运行成功。 FAILED:表示任务运行失败。 input TaskInputDto object 输入数据的信息。 output TaskOutputDto
日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
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。 标注文本类数据集 配比文本类数据集 数据配
日志提示“root: XXX valid number is 0”,表示训练集/验证集的有效样本量为0,例如: INFO: root: Train valid number is 0. 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据不符合规格。 请检
提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词 提示词(Prompt)是一种用于与AI人工智能模型交互的语言,用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链 (Chain-of-Thought)是一种模拟人类解决问题的方法,通过一系列自然语言形式的推理过程,从输入问题开始,逐步推导至最终输出结论。
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻
度上扩展数据集,增强训练模型的多样性和泛化能力。 数据标注 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。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型,请先完成NLP大模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API,请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 为使该实践效果更优,建议部署盘古NLP大模型的N4系列模型。
视频类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、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。 平台支持视频类数据集的加工操作,分为数据提取、数据过滤、数据打标三类,视频类加工算子能力清单见表1。
Agent开发常见报错与解决方案 工作流常见错误码与解决方案 工作流常见报错及解决方案请详见表1。 表1 工作流节点常见报错与解决方案 模块名称 错误码 错误描述 解决方案 开始节点 101501 开始节点全局配置未传入值。 开始节点错误,请联系客服解决。 结束节点 101531
平台还支持实时调整模型参数,以便更好地满足用户需求。 支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 支持区域: 西南-贵阳一 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案
撰写提示词 提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息,如主题、风格、格式等。 撰写提示词时,可以设置提示词变量。即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识表示一些动态的信息,让模型根据不同的情况生成不同的文本,增加模型的灵活性和适应性。例如,将提
图片类加工算子介绍 数据加工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、图片类加工算子,算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
应用介绍 在Agent开发平台上,用户可以构建两种类型的应用: 知识型Agent:以大模型为任务执行核心,适用于文本生成和文本检索任务,如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息,使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点:零代码开发,对话过程智能化。
预训练文本 jsonl jsonl格式:text表示预训练所使用的文本数据,具体格式示例如下: {"text":"盘古大模型,是华为推出的盘古系列AI大模型,包括NLP大模型、多模态大模型、CV大模型、科学计算大模型、预测大模型。"} 单个文件大小不超过50GB,文件数量最多1000个。
文本类加工算子介绍 数据加工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。 平台支持文本类数据集的加工操作,分为数据提取、数据转换、数据过滤、数据打标四类,文本类加工算子能力清单见表1。