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加工视频类数据集 创建视频类数据集加工任务 上线加工后的视频类数据集 父主题: 加工数据集
加工气象类数据集 创建气象类数据集加工任务 上线加工后的气象类数据集 父主题: 加工数据集
Transfer)风格的API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用REST API。 调用API时,需要用户网络可以访问公网。 父主题: 使用前必读
加工文本类数据集 创建文本类数据集加工任务 上线加工后的文本类数据集 父主题: 加工数据集
评估文本类数据集 创建文本类数据集评估标准 创建文本类数据集评估任务 获取文本类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题: 加工数据集
评估视频类数据集 创建视频类数据集评估标准 创建视频类数据集评估任务 获取视频类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
使用盘古加工算子构建单轮问答数据集 场景描述 此示例演示了如何使用加工算子轻松构建单轮问答数据集。数据集的加工算子是一种灵活的数据预处理工具,能够帮助您将原始数据转化为所需的格式。通过使用加工算子,您可以提取、转换、过滤原始数据,生成适合大模型训练的数据集。 准备工作 请提前准备
评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题: 评估数据集
标注文本类数据集 创建文本类数据集标注任务 审核文本类数据集标注结果 上线标注后的文本类数据集 父主题: 标注数据集
标注视频类数据集 创建视频类数据集标注任务 审核视频类数据集标注结果 上线标注后的视频类数据集 父主题: 标注数据集
发布是数据处理流程中的关键步骤,也是数据集构建的最终环节。 数据发布过程不仅包括将数据转化为适合使用的格式,还要求根据任务需求对数据集的比例进行科学调整,确保数据集在规模、质量和内容上满足模型训练的标准。 通过灵活调整数据集的比例配比,用户能够保证数据的均衡性,避免因数据分布不均
加工图片类数据集 创建图片类数据集加工任务 上线加工后的图片类数据集 父主题: 加工数据集
标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题: 标注数据集
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数,实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >
)。这些格式支持用户在不同的AI平台和业务场景中使用,确保数据在不同模型训练系统中的兼容性与流畅使用。目前,发布多种数据集格式的功能仅支持文本类和图片类数据集。 数据工程架构图如下: 图1 数据工程架构图 通过集成数据获取、加工、标注、评估和发布的完整流程,在大规模数据集的构建过程中,ModelArts
Form”,基于页面提示单击“Download”下载数据。 图2 下载表面变量数据 构建科学计算大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中,使用数据工程创建盘古科学计算大模型数据集流程见表2。 表2 盘古科学计算大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导
平台支持创建预测类数据集,创建时可导入时序数据、回归分类数据。 时序数据:时序预测数据是一种按时间顺序排列的数据序列,每个数据点都有一个时间戳,表示数据在时间上的位置。它用于预测未来事件或趋势,过去的数据会影响未来的预测。 回归分类数据:回归分类数据包含多种预测因子(特征),用于预测连续变量的值
准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度,发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中,数据评估是确保数据质量的关键步骤,直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性,并增强模型在实际应用中的可靠性与稳定性。因此,数据评估是数据工程中不可或缺的一环
除文本、图片、视频、气象、预测类数据集外,用户训练模型时如果使用较特殊的数据集,ModelArts Studio大模型开发平台支持导入用户自定义的数据集。 例如,在训练CV类算法(如图片分类、图片分割、图片检测等任务)时,用户需使用“其他”类型的数据集。 其他类数据集可直接执行发布操作