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应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的
和应用。 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的
使用规则构建的优点是快速且成本低，缺点是数据多样性较低。 基于大模型的数据泛化：您可以通过调用大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模型）来获取有监督场景。一个比较常见的方法是，将无监督的文本按照章节、段落、字符数进行切片，让模型基于这个片段生成问答对，再将段落、问题和答案三者组装
拥有数据工程数据评估-评估标准模块的所有权限，其余角色不具备。 评估作业员 拥有数据工程数据评估-评估作业模块的所有权限，其余角色不具备。 数据导入员 拥有数据工程数据获取-数据导入模块的所有权限，其余角色不具备。 数据加工员 拥有数据工程数据加工模块的所有权限，其余角色不具备。 数据发布员 拥有数据工程数据发布模块的所有权限，其余角色不具备。
科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metric]替换为“最大”、“最小”、“中位”、“总”等，示例如下： 科技行业公司的最大利润和市值是多少？ 科技行业公司的最小利润和市值是多少？
如果状态为“订阅失败”，表示该资产未成功从AI Gallery订阅，可单击“重新订阅”重新从AI Gallery订阅数据资产。 订阅成功后的数据资产，将在“数据工程 > 数据获取 > 原始数据集”中显示，可执行后续的数据加工及发布操作。 管理数据资产 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。
proxy error。 请检查插件服务是否有问题导致无法连接。 认证鉴权 110000 认证失败。 查看认证配置。 110001 用户信息获取失败。 查看用户信息是否正确配置。 工作流 112501 工作流认证失败。 查看认证配置。 112502 缺少必要参数。 从打印日志可以看出当前缺失何种参数。
在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、
学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0.067 热身比例（warmup） 0.01 评估和优化模型 模型评估： 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增
专业大模型等服务，便捷地构建自己的模型和应用。 数据工程工具链：数据是大模型训练的核心基础。数据工程工具链作为平台的重要组成部分，具备数据获取、数据加工和数据发布等功能，确保数据的高质量与一致性。工具链能够高效收集并处理各种格式的数据，满足不同训练任务的需求，并提供强大的数据存储
步骤4：配置意图识别节点 配置该节点来分析用户输入，识别其意图，以便后续处理。 步骤5：配置提问器节点 配置一个提问器节点，用于向用户或系统提出问题，获取所需信息。 步骤6：配置插件节点 将外部API等集成到工作流中，以扩展功能或调用外部接口。 步骤7：配置判断节点 设置条件判断逻辑，根据不同情况分支到不同的流程路径。
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