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ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，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，可跳过此章节至创建图片类数据集评估任务。 创建图片类数据集评估标准步骤如下：
获取模型调用API地址 服务的请求URI即API服务的终端地址，通过该地址与API进行通信和交互。获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台。 获取模型请求URI。 若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列
温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。 您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。
用户发布的数据集会被纳入数据资产，集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能，包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理，还可帮助用户了解每个数据集的使用情况，从而简化数据资产的维护更新流程。通过这样的统一管
间差距的指标。该值越小，表示模型在表面（海表）变量的预测精度越高。 RMSE 均方根误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的平方误差的平均值的平方根。该值越小，代表模型性能越好。 MAE 平均绝对误差，衡量预测值与真实值之间差距的指标。它是所有单个观测的绝对误差的平均值。该值越小，代表模型性能越好。
作： 编辑。单击操作列的“编辑”，可以修改模型的checkpoints、训练参数、训练数据以及基本信息等。 启动。单击操作列的“启动”，再单击弹窗的“确定”，可以启动训练任务。 克隆。单击操作列的“更多 > 克隆”，可以复制当前训练任务。 重试。单击操作列的“更多 > 重试”，可
"V", "S"]} geo_range：定义了数据覆盖的地理范围，纬度（lat）从-90.0到90.0，经度（lon）从0.0到360.0。 time_range：数据的时间范围，时间戳格式为毫秒数。 total_size：数据文件的总大小，单位为字节。 surface_featur
Long 用于选择集合预报的Perlin加噪octave。Perlin噪音的octave指的是噪音的频率，在生成Perlin噪音时，可以将多个不同频率的噪音叠加在一起，以增加噪音的复杂度和细节。每个频率的噪音称为一个octave，而叠加的octave数越多，噪音的复杂度也就越高。 取值范围：[1
经验，并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌（Token）是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如，在英文中，有些组合单词会根据语
bject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input 是 TaskInputDto
ModelArts Studio大模型开发平台针对视频数据集预设了一套评估标准，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。 若您希望使用平台预置的评估标准，可跳过此章节至创建视频类数据集评估任务。 创建视频类数据集评估标准步骤如下：
数据评估 > 评估标准”，平台预置的文本类数据集评估标准“NLP数据质量标准 V1.0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置文本类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。
强模型的泛化能力。取值范围：[0,1]。 给输入数据加噪音的尺度 给输入数据加噪音的尺度，定义了给输入数据加噪音的尺度。这个值越大，添加的噪音越强烈，模型的正则化效果越强，但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围：[0,1]。 给输出数据加噪音的概率 给输出数据加噪音的概率，定
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？ 科技行业公司的中位利润和市值是多少？ 科技行业公司的总利润和市值是多少？ … 来源四：基于大模型的数据泛化。基于目标场任务的分析，通过人工标注部分数据样例，再基于大模型（比如盘古提供的任意一个规格的基础功能模
Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 若调用已部署的模型，单击状态为“运行中”的模型名称，在“详情”页签，可获取API的URL。 图1 获取已部署模型的调用路径 若调用预置服务，在“预置服务”页签中，选择所需调用的科学计算大模型，单击“调用路径”，在“调用路径”弹窗获取调用路径。
Key鉴权可以使用Header鉴权或Query鉴权的方式，需要提供密钥鉴权参数名和密钥值。 请求头 插件服务的请求头。添加请求的数据格式等说明，敏感信息请通过权限校验的方式实现。 配置插件的参数信息，配置请求参数和响应参数信息。 请求参数 单击“添加参数”，可以添加多个请求参数。 表3 请求参数信息
{1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。 例如，训练集中的标签共有4个，验证集中的标签只有3个。 请保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题： 训练NLP大模型
示例如下： 去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000}
型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大模型或三方大模型，为了使这些数据集能够被这些大模型正常训练，平台支持发布不同格式的数据集。 在“格式配置”分页，选择发布格式，单击“下
若选择发布方式为“混合数据集”，勾选多个数据集后，单击“下一步”。在“已选择数据集配比”中，用户可以设置从数据集中抽取指定数量的数据用于训练。进行数据配比的目的是为了确保模型能够更全面地学习和理解数据的多样性，提升模型的泛化能力和性能。 图4 发布方式2 图5 数据集配比 设置发布格式。由于数据工程需要支持对接盘古大
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