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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。
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 ModelArts 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。
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 ModelArts Studio大模型开发平台针对文本类数据集预设了一套基础评估标准,涵盖了数据准确性、完整性、一致性、格式规范等多个维度,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。
参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。 父主题: 大模型微调训练类问题
其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。
conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
数据集加工场景介绍 数据加工介绍 ModelArts Studio大模型开发平台提供数据加工功能,涵盖了数据清洗、数据合成和数据标注关键操作,旨在确保原始数据符合业务需求和模型训练的标准,是数据工程中的核心环节。
数据评估 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 数据配比 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。
符号标准化 查找文本中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格:将所有Unicode空格(如U+00A0、U+200A)转换为标准空格(U+0020)。 全角转半角:将文本中的全角字符转换为半角字符。 标点符号归一化,支持统一格式的符号如下: {"?": "\?
数据评估:平台支持对处理后的文本、图片、视频等多种格式数据进行质量评估,并预置了基础的评估标准,用户可以直接使用预置标准或创建自定义评估标准,以满足个性化的数据质量需求。
标注图片类数据集、标注视频类数据集 发布图片、视频类数据集 评估图片、视频类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。
openai格式即是由OpenAI公司开发并标准化的一种大模型请求格式;tgi格式即是Hugging Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写,jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。
数据加工:平台提供了数据清洗、数据合成、数据标注的加工操作,旨在确保原始数据能够满足各种业务需求和模型训练的标准。 数据清洗:数据清洗旨在通过使用数据集清洗算子对数据进行预处理操作,针对不同类型的数据集,平台设计了专用的清洗算子,以确保数据符合模型训练的标准和业务需求。
标注文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。
发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数据集按特定比例组合并发布为“发布数据集”的过程。
标准化列 指定需要进行最大最小值标准化处理的数值特征的列表。格式为["列名1","列名2"],默认设置为[],表示没有特征需要标准化。标准化将特征值缩放到0到1的范围,处理分布差异较大的数值特征。 预测目标列 指定预测目标变量的列名,仅支持单目标变量预测。
针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。 华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。
请检查上传的数据集文件类型与平台要求的标准文件类型是否一致。 data management query dataset data invalid. 请检查数据集中是否有异常格式的数据。 dataset obs file empty.
数据标准化:将数据转换为统一的格式或范围,特别是在处理数值型数据时(如归一化或标准化)。 去噪处理:去除无关或异常值,减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量,使其能够有效地训练模型,并减少对模型性能的不利影响。